這是一個非常好的問題，也是很多同學比較關心的問題，我從專業知識體系、科研和行業實踐這幾個方面來說說我的看法。

首先，計算機領域的技術迭代速度確實比較快，但是這並不意味著傳統技術就會隨著新技術的到來而被完全淘汰，有的技術在經過了多年的沉澱之後，反而是必須要掌握的經典技術。

從技術理論體系上來說，幾乎不存在被淘汰的技術，很多理論知識會隨著時間的推移而越發完善，同時這些知識對於後續學習各種新技術都會產生比較積極的影響。

比如資料結構、作業系統、編譯原理、資料庫原理、計算機網路、計算機組成原理等經典課程，裡面很多知識都是幾十年之前就出現的，目前依然是計算機專業同學所必須掌握的知識。

在技術理論體系之外，還有一類知識確實存在被淘汰的問題，比如在計算機發展的這些年以來，有很多程式語言就隨著場景的變化而逐漸退出了歷史舞臺。

歷史上曾經出現過600餘種程式語言，今天依然在廣泛使用的程式語言也就在幾十種左右，這就包括大家熟悉的Java、Python、C、C++等，所以在學習程式語言等工具時，一定要有充分的思想準備，因為這些程式語言終有一天會消失在技術迭代的大潮下。

除了程式語言之外，基於程式語言所構建的一系列框架和產品，也會隨著時間的推移而逐漸被淘汰，所以在學習計算機知識時，一定要結合自身的發展規劃來選擇學習的內容。

簡單總結一下，就是理論知識體系不容易被淘汰，而“工具”則更容易被淘汰，這一點在當前的雲計算時代，有更加明顯的體現。

當然了，當一個新的工具出現時，也不會完全拋棄傳統的技術路線，很多經驗是可以遷移的，從這個角度來看，計算機領域的技術從業者應該積極擁抱新技術，從而促使自己完成崗位躍遷。

實際上，我在帶研究生做科研的過程中，會跟大家介紹很多技術的發展歷史，這個過程就是讓同學們瞭解技術發展過程中各個技術分枝的變化，這既是一個帶領大家到達當前技術邊界的過程，同時也會給同學們帶來一些啟發，因為很多看似被淘汰的技術，在新的資料和算力環境下，往往還會獲得新生，這樣的例子太多了。

計算機是一個很複雜的領域，網路的前端，後端需要的知識和技能就有區別，更不用說人工智慧，動漫等相關領域，相互之間是有技術壁壘的，也就是說你具備一個領域的知識並不能從事另一個領域的工作，所以說技術過時指的是哪個領域的技術？這個不同領域是不一樣的。

看題目，如果是判斷題，看到完全沒有，就可以打叉了。

不積跬步，無以致千里。新技術大都是在以前的舊技術上發展而來的。學計算機，首先要認識1 和0 。幾十年前是這樣，現在還是這樣，以現在的技術還跳不過去二進位制這個基礎。想要開發驅動程式以及嵌入式開發，還要用匯編語言，這都是多少年前的東東了？無人機等用的微控制器，還是組合語言來得快，節省空間。企業生產控制系統如PLC等，不是用最先進的計算機技術，而是要用最穩定的產品。模數--數模轉換，從有這個技術開始，一直到現在都在用。經歷了電晶體，MOS管，積體電路到超大規模積體電路，但是原理是一樣的。

所以沒有完全沒有意義的過時的技術，拋磚引玉，打好基礎都是意義重大的。

從事計算機行業就要有承受不斷學習的壓力，很多技術還沒使用就淘汰，這在計算機行業太正常不過了。但是計算機高手都是這麼過來的，因為新技術都是從已淘汰的技術中發展出來的。

技術是一個輪迴，那些你認為過時的技術可能會在某個新的領域重新煥發光彩。大型的網際網路應用為了開發速度都選用Java之類的語言，看起來C語言好像已經失去了作用，結果隨著最近萬物互聯的物聯網的崛起，又給他煥發了生機。而且相應技術當初解決現實問題的思路它的設計模式，背後的思想是永不過時的，就像程式設計不一定要懂計算機組成原理，不一定要懂二進位制。但是隻要如今計算機的架構不變，那麼這些底層技術永遠不會過時