擁有【超凡美術天賦領域】的章杉不僅在繪畫上、雕塑等方面有著超凡天賦~

　　這也意味著，在此之外，章杉也會形成獨特的美感~

　　美感雖然是審美主體對客觀現實美的主觀感受。

　　審美活動中，對於美的主觀反映、感受、欣賞和評價，不同的人有不同程度的美感能力~

　　但對於一些高級美的欣賞，人類之間的價值觀還是能相通的！

　　超凡級別的美感能帶來什麽呢?

　　別的領域不說，用在工業設計領域，就是喬布斯再世啊~

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　　事實上不止是超凡美術領域帶給章杉不小的驚喜。

　　擁有【超凡音樂天賦領域】後，章杉很驚喜地發現他不光能駕馭很多樂器~

　　也能熟練地掌握歌唱等諸多技巧！

　　不過這個也在可以理解的范圍之內！

　　畢竟音樂主要有兩種形式:用人聲唱的聲樂和用樂器奏的器樂。

　　而且不論是聲樂或器樂都有許多種結合的方式，如獨唱、合唱、對唱，獨奏、協奏，交響樂等。兩者也可以混合，聲樂用樂器伴奏，或在器樂交響樂中混入人聲等等。

　　英文Music一詞源於古希臘語的μουσικ??(mousike)，意即繆斯(muse)女神的藝術。

　　而中文的音樂二字，許慎《說文解字》解釋為“音，聲也。生於心，有節於外，謂之音。”認為音樂和聲音的區別，在於音樂需要透過人心去想像和創造。

　　當然章杉目前掌握的和音樂相關的也遠遠不止是唱以及演奏。

　　音樂可分為創作、演奏、聆聽三個過程。

　　雖然在不同文化和社會，對於音樂的過程及其重要性都有不同的理解。

　　但由於有著【超凡語言天賦領域】，現在章杉對音樂理解的層級明顯要超脫本來的文化層級~

　　這是難能可貴的！

　　畢竟不同的國家以及文化對音樂的理解區別還是不小的~

　　章杉現在還可以熟練地應用樂譜~

　　畢竟音樂可以用樂譜描述，依據樂譜演奏，但也有不少音樂類型如民歌或爵士樂是由演奏者即興創作的。

　　其實這個技能章杉先前就掌握了~

　　但此時則更進一步！

　　樂譜作為一種符號的語言，只能描述聲音的屬性或指示演奏所需的技巧，卻無法記錄聲音本身。

　　章杉還能明晰一大堆和音樂相關的知識，譬如說:

　　音樂的主要元素有音高、節奏和音色。

　　音樂可以分為不同種類，但每種種類的區別常常是含糊和具爭議的，而不同種類的音樂會不同程度地強調或忽略某些音樂元素……

　　但不管怎麽說！

　　音樂是一種符號，一種聲音符號，表達人的所思所想。

　　是人們思想的載體之一。

　　音樂是有目的的，是有內涵的，其中隱含了作者的生活體驗，思想情懷。

　　音樂從聲波上分析它介於噪聲和頻率不變的純音之間，從效果上講它可以帶給人美的享受和表達人的情感。

　　音樂是社會行為的一種形式，通過音樂人們可以互相交流情感和生活體驗。在歌曲中這種作用表現得最為突出。

　　在中國古代就有完善的樂禮制度，古代聖賢的君主會通過‘樂’、‘禮’來歸順百姓身心與言行，達到治理國家作用。

　　儒家講，“大樂與天地同和，大禮與天地同節”，人們也能通過音樂與天地及萬物溝通，從而得到智慧的提升與身心的淨化。

　　現在的科學家研究，古典音樂對調理人的身心有很大的好處，特別是莫扎特的音樂，對人的大腦有益處……

　　對於這個音樂方面的天賦領域章杉還是很開心的。

　　按照系統的介紹，【超凡音樂天賦領域】涉及到20個卓越級音樂類天賦~

　　盡管天賦領域看起來很唬人了，但章杉的直覺感覺隨著系統的升級還會有涵蓋天賦領域的新層級出現~

　　畢竟按照道理來講:

　　音樂，廣義而言，就是指任何以聲音組成的藝術。

　　說到底還是藝術的一種~

　　而美術同樣也是藝術的一種~

　　按照這個架勢將來很可能兩者和一些其他的天賦領域統籌歸於藝術范疇之內~

　　或許這就是未來進化的方向吧！

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　　說起來【超凡編程天賦領域】則沒那麽多花裡胡哨了~

　　因為這個天賦領域，章杉掌握了更多的編程語言。

　　編程語言，是用來定義計算機程序的形式語言。

　　它是一種被標準化的交流技巧，用來向計算機發出指令。一種能夠讓程序員準確地定義計算機所需要使用數據的計算機語言，並精確地定義在不同情況下所應當采取的行動。

　　雖然章杉新掌握了一些編程語言，但也不可能掌握所有的編程語言！

　　最早的編程語言是在電腦發明之前產生的，當時是用來控制提花織布機(英語:Jacquard loom)及自動演奏鋼琴的動作。

　　但現在在電腦領域已發明了上千不同的編程語言，而且每年仍有新的編程語言誕生。

　　編程語言往往使程序員能夠比使用機器語言更準確地表達他們所想表達的目的。對那些從事計算機科學的人來說，懂得程序設計語言是十分重要的，因為在當今所有的計算都需要程序設計語言才能完成。

　　之所以有那麽多種不同的編程語言存在的原因是，編寫程序的初衷其實也各不相同;新手與老手之間技術的差距非常小，而且有許多語言對新手來說太容易學;還有，不同程序之間的運行成本(runtime cost)各不相同。

　　有許多用於特殊用途的語言，只在特殊情況下使用。

　　例如，PHP專門用來顯示網頁;Perl適合文本處理;C語言被廣泛用於操作系統和編譯器的開發(所謂的系統編程)。

　　高級語言的出現使得計算機程序設計語言不再過度地依賴某種特定的機器或環境。這是因為高級語言在不同的平台上會被編譯成不同的機器語言，而不是直接被機器執行。最早出現的編程語言FORTRAN的一個主要目標，就是實現平台獨立。

　　雖然大多數的語言既可被編譯又可被解譯，但大多數僅在一種情況下能夠良好運行。

　　在一些編程系統中，程序要經過幾個階段的編譯，一般而言，後階段的編譯往往更接近機器語言。這種常用的使用技巧最早在1960年代末用於BCPL，編譯程序先編譯一個叫做“0代碼”的轉換程序()，然後再使用虛擬器轉換到可以運行於機器上的真實代碼。這種成功的技巧之後又用於Pascal和P-code，以及Smalltalk和二進製碼，在很多時候，中間過渡的代碼往往是解譯，而不是編譯的。

　　如果所使用的翻譯的機制是將所要翻譯的程序代碼作為一個整體翻譯，並之後運行內部格式，那麽這個翻譯過程就被稱為編譯。因此，一個編譯器是一個將人可閱讀的程序文本(叫做源代碼)作為輸入的數據，然後輸出可執行文件(object code)。所輸出的可執行文件可以是機器語言，由計算機的中央處理器直接運行，或者是某種模擬器的二進製代碼。

　　如果程序代碼是在運行時才即時翻譯，那麽這種翻譯機制就被稱作直譯。經直譯的程序運行速度往往比編譯的程序慢，但往往更具靈活性，因為它們能夠與執行環境互相作用。

　　很多編程語言需要用指令方式說明計算的程序，而有些編程語言則屬於宣告式編程(英語:; programming)，說明需要的結果，而不說明如何計算。

　　編程語言的描述一般可以分為語法及語義。

　　語法是說明編程語言中，哪些符號或文字的組合方式是正確的，語義則是對於編程的解釋。

　　有些語言是用規格文件定義，例如C語言的規格文件也是ISO標準中一部分，2011年後的版本為ISO/IEC 9899:2017，而其他語言(例如Ada或者Perl)有一份編程語言實現(英語:Programming language )文件，視為參考實現(英語:reference )。

　　編程語言原本設計是專用於計算機，也用來定義算法或者數據結構。

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　　關於編程語言的信息瑣碎而繁雜，章杉當然沒能掌握所有的編程語言。

　　沒有掌握全部的編程語言，卻將章杉涉及編程的這一領域稱為【超凡編程天賦領域】~

　　無疑是因為該天賦領域側重點並不在編程語言本身。

　　而是在於——算法！

　　算法(algorithm)，指的是在數學(算學)和計算機科學之中，一個被定義好的、計算機可施行之指示的有限步驟或次序，常用於計算、數據處理(英語:Data processing)和自動推理。

　　通俗地講，所謂算法就是一個明確的計算過程，它取一個或者一組值作為輸入，並產生一個或者一組值作為輸出。

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　　或者，換句話說，算法就是一個給好路線圖、界限明確的任務。

　　計算斐波那契堆的代碼就是一個特定算法的實現。

　　在某種意義上可以說，兩個數的相加也是一個算法，不過它很簡單罷了。

　　作為一個有效方法，算法被用於計算函數，它包含了一系列定義清晰的指令，並可於有限的時間及空間內清楚的表述出來。

　　算法中的指令描述的是一個計算，當其運行時能從一個初始狀態和初始輸入(可能為空)開始，經過一系列有限[6]而清晰定義的狀態最終產生輸出並停止於一個終態。

　　算法是計算機科學領域最重要的基石之一！

　　章杉深刻地知道算法的重要性，但並不是所有人都能意識到這點。

　　算法受到了國內一些人的冷落。

　　許多學生看到一些公司在招聘時要求的編程語言五花八門就產生了一種誤解，認為學計算機就是學各種編程語言，或者認為，學習最新的語言、技術、標準就是最好的鋪路方法。

　　其實大家都被誤導了。

　　編程語言雖然該學，但是學習計算機算法和理論更重要，因為計算機算法和理論更重要，因為計算機語言和開發平台日新月異，但萬變不離其宗的是那些算法和理論，例如數據結構、算法、編譯原理、計算機體系結構、關系型數據庫原理等等。

　　或許有人會說:“今天計算機這麽快，算法還重要嗎?”

　　其實永遠不會有太快的計算機，因為我們總會想出新的應用。雖然在摩爾定律的作用下，計算機的計算能力每年都在飛快增長，價格也在不斷下降。

　　可我們不要忘記，需要處理的信息量更是呈指數級的增長。

　　現在每人每天都會創造出大量數據(照片，視頻，語音，文本等等)。日益先進的紀錄和存儲手段使我們每個人的信息量都在爆炸式的增長。

　　互聯網的信息流量和日志容量也在飛快增長。

　　在科學研究方面，隨著研究手段的進步，數據量更是達到了前所未有的程度。無論是三維圖形、海量數據處理、機器學習、語音識別，都需要極大的計算量。在網絡時代，越來越多的挑戰需要靠卓越的算法來解決。

　　盡管我們平時做的程序不需要考慮算法，但實際工作的時候卻不得不考慮算法~

　　Google的網站要處理十億個以上的搜索， GMail要儲存幾千萬用戶的2G郵箱，Google Earth要讓數十萬用戶同時在整個地球上遨遊，並將合適的圖片經過互聯網提交給每個用戶。如果沒有好的算法，這些應用都無法成為現實。

　　在這些的應用中，哪怕是最基本的問題都會給傳統的計算帶來很大的挑戰。例如，每天都有十億以上的用戶訪問Google的網站，使用Google的服務，也產生很多很多的日志(Log)。因為Log每份每秒都在飛速增加，我們必須有聰明的辦法來進行處理。

　　這種情況下必須考慮到算法的潛在影響！

　　不止是計算機領域，算法很重要！

　　在高能物理研究方面，很多實驗每秒鍾都能幾個TB的數據量。但因為處理能力和存儲能力的不足，科學家不得不把絕大部分未經處理的數據丟棄掉。可大家要知道，新元素的信息很有可能就藏在我們來不及處理的數據裡面。

　　同樣的，在其他任何領域裡，算法可以改變人類的生活。例如人類基因的研究，就可能因為算法而發明新的醫療方式。

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