第208章 未来进化的方向

　　拥有【超凡美术天赋领域】的章杉不仅在绘画上、雕塑等方面有着超凡天赋~

　　这也意味着，在此之外，章杉也会形成独特的美感~

　　美感虽然是审美主体对客观现实美的主观感受。

　　审美活动中，对于美的主观反映、感受、欣赏和评价，不同的人有不同程度的美感能力~

　　但对于一些高级美的欣赏，人类之间的价值观还是能相通的！

　　超凡级别的美感能带来什么呢？

　　别的领域不说，用在工业设计领域，就是乔布斯再世啊~

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　　事实上不止是超凡美术领域带给章杉不小的惊喜。

　　拥有【超凡音乐天赋领域】后，章杉很惊喜地发现他不光能驾驭很多乐器~

　　也能熟练地掌握歌唱等诸多技巧！

　　不过这个也在可以理解的范围之内！

　　毕竟音乐主要有两种形式：用人声唱的声乐和用乐器奏的器乐。

　　而且不论是声乐或器乐都有许多种结合的方式，如独唱、合唱、对唱，独奏、协奏，交响乐等。两者也可以混合，声乐用乐器伴奏，或在器乐交响乐中混入人声等等。

　　英文Music一词源于古希腊语的μουσικ�0�6（mousike），意即缪斯（muse）女神的艺术。

　　而中文的音乐二字，许慎《说文解字》解释为“音，声也。生于心，有节于外，谓之音。”认为音乐和声音的区别，在于音乐需要透过人心去想像和创造。

　　当然章杉目前掌握的和音乐相关的也远远不止是唱以及演奏。

　　音乐可分为创作、演奏、聆听三个过程。

　　虽然在不同文化和社会，对于音乐的过程及其重要性都有不同的理解。

　　但由于有着【超凡语言天赋领域】，现在章杉对音乐理解的层级明显要超脱本来的文化层级~

　　这是难能可贵的！

　　毕竟不同的国家以及文化对音乐的理解区别还是不小的~

　　章杉现在还可以熟练地应用乐谱~

　　毕竟音乐可以用乐谱描述，依据乐谱演奏，但也有不少音乐类型如民歌或爵士乐是由演奏者即兴创作的。

　　其实这个技能章杉先前就掌握了~

　　但此时则更进一步！

　　乐谱作为一种符号的语言，只能描述声音的属性或指示演奏所需的技巧，却无法记录声音本身。

　　章杉还能明晰一大堆和音乐相关的知识，譬如说：

　　音乐的主要元素有音高、节奏和音色。

　　音乐可以分为不同种类，但每种种类的区别常常是含糊和具争议的，而不同种类的音乐会不同程度地强调或忽略某些音乐元素……

　　但不管怎么说！

　　音乐是一种符号，一种声音符号，表达人的所思所想。

　　是人们思想的载体之一。

　　音乐是有目的的，是有内涵的，其中隐含了作者的生活体验，思想情怀。

　　音乐从声波上分析它介于噪声和频率不变的纯音之间，从效果上讲它可以带给人美的享受和表达人的情感。

　　音乐是社会行为的一种形式，通过音乐人们可以互相交流情感和生活体验。在歌曲中这种作用表现得最为突出。

　　在中国古代就有完善的乐礼制度，古代圣贤的君主会通过‘乐’、‘礼’来归顺百姓身心与言行，达到治理国家作用。

　　儒家讲，“大乐与天地同和，大礼与天地同节”，人们也能通过音乐与天地及万物沟通，从而得到智慧的提升与身心的净化。

　　现在的科学家研究，古典音乐对调理人的身心有很大的好处，特别是莫扎特的音乐，对人的大脑有益处……

　　对于这个音乐方面的天赋领域章杉还是很开心的。

　　按照系统的介绍，【超凡音乐天赋领域】涉及到20个卓越级音乐类天赋~

　　尽管天赋领域看起来很唬人了，但章杉的直觉感觉随着系统的升级还会有涵盖天赋领域的新层级出现~

　　毕竟按照道理来讲：

　　音乐，广义而言，就是指任何以声音组成的艺术。

　　说到底还是艺术的一种~

　　而美术同样也是艺术的一种~

　　按照这个架势将来很可能两者和一些其他的天赋领域统筹归于艺术范畴之内~

　　或许这就是未来进化的方向吧！

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　　说起来【超凡编程天赋领域】则没那么多花里胡哨了~

　　因为这个天赋领域，章杉掌握了更多的编程语言。

　　编程语言，是用来定义计算机程序的形式语言。

　　它是一种被标准化的交流技巧，用来向计算机发出指令。一种能够让程序员准确地定义计算机所需要使用数据的计算机语言，并精确地定义在不同情况下所应当采取的行动。

　　虽然章杉新掌握了一些编程语言，但也不可能掌握所有的编程语言！

　　最早的编程语言是在电脑发明之前产生的，当时是用来控制提花织布机（英语：Jacquard  loom）及自动演奏钢琴的动作。

　　但现在在电脑领域已发明了上千不同的编程语言，而且每年仍有新的编程语言诞生。

　　编程语言往往使程序员能够比使用机器语言更准确地表达他们所想表达的目的。对那些从事计算机科学的人来说，懂得程序设计语言是十分重要的，因为在当今所有的计算都需要程序设计语言才能完成。

　　之所以有那么多种不同的编程语言存在的原因是，编写程序的初衷其实也各不相同；新手与老手之间技术的差距非常小，而且有许多语言对新手来说太容易学；还有，不同程序之间的运行成本（runtime  cost）各不相同。

　　有许多用于特殊用途的语言，只在特殊情况下使用。

　　例如，PHP专门用来显示网页；Perl适合文本处理；C语言被广泛用于操作系统和编译器的开发（所谓的系统编程）。

　　高级语言的出现使得计算机程序设计语言不再过度地依赖某种特定的机器或环境。这是因为高级语言在不同的平台上会被编译成不同的机器语言，而不是直接被机器执行。最早出现的编程语言FORTRAN的一个主要目标，就是实现平台独立。

　　虽然大多数的语言既可被编译又可被解译，但大多数仅在一种情况下能够良好运行。

　　在一些编程系统中，程序要经过几个阶段的编译，一般而言，后阶段的编译往往更接近机器语言。这种常用的使用技巧最早在1960年代末用于BCPL，编译程序先编译一个叫做“0代码”的转换程序（representation），然后再使用虚拟器转换到可以运行于机器上的真实代码。这种成功的技巧之后又用于Pascal和P-code，以及Smalltalk和二进制码，在很多时候，中间过渡的代码往往是解译，而不是编译的。

　　如果所使用的翻译的机制是将所要翻译的程序代码作为一个整体翻译，并之后运行内部格式，那么这个翻译过程就被称为编译。因此，一个编译器是一个将人可阅读的程序文本（叫做源代码）作为输入的数据，然后输出可执行文件（object  code）。所输出的可执行文件可以是机器语言，由计算机的中央处理器直接运行，或者是某种模拟器的二进制代码。

　　如果程序代码是在运行时才即时翻译，那么这种翻译机制就被称作直译。经直译的程序运行速度往往比编译的程序慢，但往往更具灵活性，因为它们能够与执行环境互相作用。

　　很多编程语言需要用指令方式说明计算的程序，而有些编程语言则属于宣告式编程（英语：Declarative  programming），说明需要的结果，而不说明如何计算。

　　编程语言的描述一般可以分为语法及语义。

　　语法是说明编程语言中，哪些符号或文字的组合方式是正确的，语义则是对于编程的解释。

　　有些语言是用规格文件定义，例如C语言的规格文件也是ISO标准中一部分，2011年后的版本为ISO/IEC  9899:2017，而其他语言（例如Ada或者Perl）有一份编程语言实现（英语：Programming  language  implementation）文件，视为参考实现（英语：reference  implementation）。

　　编程语言原本设计是专用于计算机，也用来定义算法或者数据结构。

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　　关于编程语言的信息琐碎而繁杂，章杉当然没能掌握所有的编程语言。

　　没有掌握全部的编程语言，却将章杉涉及编程的这一领域称为【超凡编程天赋领域】~

　　无疑是因为该天赋领域侧重点并不在编程语言本身。

　　而是在于——算法！

　　算法（algorithm），指的是在数学（算学）和计算机科学之中，一个被定义好的、计算机可施行之指示的有限步骤或次序，常用于计算、数据处理（英语：Data  processing）和自动推理。

　　通俗地讲，所谓算法就是一个明确的计算过程，它取一个或者一组值作为输入，并产生一个或者一组值作为输出。

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　　或者，换句话说，算法就是一个给好路线图、界限明确的任务。

　　计算斐波那契堆的代码就是一个特定算法的实现。

　　在某种意义上可以说，两个数的相加也是一个算法，不过它很简单罢了。

　　作为一个有效方法，算法被用于计算函数，它包含了一系列定义清晰的指令，并可于有限的时间及空间内清楚的表述出来。

　　算法中的指令描述的是一个计算，当其运行时能从一个初始状态和初始输入（可能为空）开始，经过一系列有限[6]而清晰定义的状态最终产生输出并停止于一个终态。

　　算法是计算机科学领域最重要的基石之一！

　　章杉深刻地知道算法的重要性，但并不是所有人都能意识到这点。

　　算法受到了国内一些人的冷落。

　　许多学生看到一些公司在招聘时要求的编程语言五花八门就产生了一种误解，认为学计算机就是学各种编程语言，或者认为，学习最新的语言、技术、标准就是最好的铺路方法。

　　其实大家都被误导了。

　　编程语言虽然该学，但是学习计算机算法和理论更重要，因为计算机算法和理论更重要，因为计算机语言和开发平台日新月异，但万变不离其宗的是那些算法和理论，例如数据结构、算法、编译原理、计算机体系结构、关系型数据库原理等等。

　　或许有人会说：“今天计算机这么快，算法还重要吗？”

　　其实永远不会有太快的计算机，因为我们总会想出新的应用。虽然在摩尔定律的作用下，计算机的计算能力每年都在飞快增长，价格也在不断下降。

　　可我们不要忘记，需要处理的信息量更是呈指数级的增长。

　　现在每人每天都会创造出大量数据（照片，视频，语音，文本等等）。日益先进的纪录和存储手段使我们每个人的信息量都在爆炸式的增长。

　　互联网的信息流量和日志容量也在飞快增长。

　　在科学研究方面，随着研究手段的进步，数据量更是达到了前所未有的程度。无论是三维图形、海量数据处理、机器学习、语音识别，都需要极大的计算量。在网络时代，越来越多的挑战需要靠卓越的算法来解决。

　　尽管我们平时做的程序不需要考虑算法，但实际工作的时候却不得不考虑算法~

　　Google的网站要处理十亿个以上的搜索，GMail要储存几千万用户的2G邮箱，Google  Earth要让数十万用户同时在整个地球上遨游，并将合适的图片经过互联网提交给每个用户。如果没有好的算法，这些应用都无法成为现实。

　　在这些的应用中，哪怕是最基本的问题都会给传统的计算带来很大的挑战。例如，每天都有十亿以上的用户访问Google的网站，使用Google的服务，也产生很多很多的日志(Log)。因为Log每份每秒都在飞速增加，我们必须有聪明的办法来进行处理。

　　这种情况下必须考虑到算法的潜在影响！

　　不止是计算机领域，算法很重要！

　　在高能物理研究方面，很多实验每秒钟都能几个TB的数据量。但因为处理能力和存储能力的不足，科学家不得不把绝大部分未经处理的数据丢弃掉。可大家要知道，新元素的信息很有可能就藏在我们来不及处理的数据里面。

　　同样的，在其他任何领域里，算法可以改变人类的生活。例如人类基因的研究，就可能因为算法而发明新的医疗方式。

　　


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