你有两个问题，首先，“C家族没落了吗”？显然你指的最少是C，C++。没落了吗？显然不是，C语言在开源社区的使用率依旧很高，从Linux内核，到Gnome桌面，还有很多系统底层组件，框架，都使用C作为开发语言。无数其他开发语言的编译器本身也是C或C++开发的，比如GCC，LLVM（包含Clang），还有那些语言的运行时都几乎是C（或C++）开发的，包括苹果的Swift也是用C++实现的。
“没落”显然是不可能的，但是上层应用场景的确是越来越少看到他们的身影。主要是开发模式与应用场景不能更好的满足市场需求。很多企业应用不要求太高的性能，但是需要适应市场瞬息万变。开发难度较高，开发效率较低，但是依旧越来越优秀的C家族逐步被用来做更重要的组件。所以不要以为用的人少了就没落了，有个跟自己切身利益相关的建议，越是稀缺的语言最好不要错过，可能会给你带来更高的回报。
第二个问题，Python会“一统天下”吗？答案显然是否定的。Python随着生态越来越大，自然应用领域会越来越多。但纵观其使用场景，主要用于需要快速出代码，不需要很高的执行性能的应用。这些开发领域跟其他脚本语言一样，用最快最少的代码实现尽可能多大功能，同时减少出错率，易于调试。这是上层需求所致。但是这些快速操作的底层，需要依赖其他语言实现的基础功能。
所以，建议在这个领域成长的时候，尽量减少各种偏见，会让自己错误判断现实场景。时刻提醒自己，越爆棚的语言，你的实际回报可能是相反的。
谢邀最近刚好看过相关综述，不从事DNA存储研究，如有错误，还请指正。先说结论：单就这篇未经同行评议的论文，并不能带来新的数据革命。DNA存储是一个有很多前辈以及现在大佬们在推进的研究领域，读取以及编码有很多方案可以解决，但是关键问题在于“数据写入”的成本太高。这篇报道里的技术没有在架构上有所突破，也没有降低成本，也没有在数据存储量上有所突破（只存储了12kb的数据）。新意是表明在DNA存储中运行SQL是可行的，并且设计了新的信息编码以及解码，管理的架构。再介绍领域现状:这不是新的想法，上个世纪就有开始做了。原理如下，数据编码后，设计寡核苷酸的合成（写入），接着存储到试管或者大肠杆菌内，而读取的时候，通过PCR扩增实现数据的检索，读取的话，是读PCR扩增的文库用测序方法读取。当然，扩增以及读取的时候会出错，所以编码以及解码的时候，得要有巧妙的设计，比如设置纠错码等目前最多能存储200Mb数据结论：瓶颈的话，个人理解，一个是其他知友所说的成本问题，一个是数据量的问题，这方面都需要改进。原子或者分子水平存储数据还是很诱人的，不过还是有很多工程上的问题有待研究人员解决。参考文献：-019-0125-3 更多有关人工智能的资讯、深度报道、采访欢迎关注AI中国，无论你是小白还是大神，你想要的这里都有！
要说区块链的秘密，还要从2008 年金融危机说起，2018年 9 月 15 日雷曼兄弟破产后，股价跌倒了极点，几天后，一个名为中本聪的人或者组织?发表比特币论文。而比特币用的底层技术正是区块链。
2018年金融危机后的全世界得到的正是这个，一种完全通过点对点技术实现的电子现金系统，它使得在线支付能够直接由一方发起并支付给另外一方，中间不需要通过任何的金融机构。
对于这个创新，正如其他各类技术社区所见证的那样，在过去十年中出现了创新和适应。除了比特币，我们还看到了其他利用工作量证明共识算法的协议，别的一些共识算法也在创建，比如权益证明等等，这些去中心化的共识算法便如雨后春笋出现。
区块链正是这些去中心化共识算法的最基本技术。理解区块链就要理解如下几基本概念:分布式、中心化和去中心化系统的差异。
首先要搞清楚的是为什么我们作为一个社会需要去中心化系统；贡献者 节点 和激励模型是什么；为什么不能采用法币或美元的激励形式？
为此，我们先了解去中心化系统最简单的定义：一组计算机共同运行，在终端用户看来就像一台计算机。这些机器具有共享状态，并发操作，单个发生故障时不会影响整个系统的正常运行时间。
然后谈谈为什么我们需要去中心化系统?
去中心化的分布式系统较传统的中心化系统更有优势。可以拿出两个较为显著的论点支持这些新系统，而且这些观点可能与传统的非加密投资者产生共鸣：
1，容错：由于它们依赖于许多独立的组件，去中心化的系统不太可能发生意外故障。最近富国银行 Wells Fargo 网银服务中断就是传统系统故障的证据。
2，攻击抵抗：由于存在大量的参与者，去中心化系统不存在中心故障点；没有一个攻击点可以解除整个系统的武装。这使得摧毁这些系统的成本更高、可行性更低。
再来谈谈区块链系统的激励模型
除了理解清楚去中心系统的概念，传统的机构投资者经常会存在的一个问题是，对于一个去中心化系统，发币或者对于节点的激励为什么是需要的。通常来讲，这就需要设计激励模型来帮助去中心化系统的节点参与维持该系统的运作。激励是系统的设计元素，一般会通过改变参与者可能做出选择的相对成本和收益，来影响系统参与者的行为。激励措施包括用金钱来补偿个人的绩效奖励体系，也包括完全不包含经济奖励的体系。
比特币及比特币系统的经济模型就是一个去中心化系统经济激励体系的很好例证。
最后谈谈为什么不应采用法币或美元的激励形式？
在和传统的机构投资者交流中，我越来越多地听到人们在说：「为什么比特币和区块链矿工不能用美元或法定货币支付？」对于那些已经在这个生态系统中浸淫多年的人来说，这听起来很荒谬，但高净值人士和家族理财办公室投资者常常这么念叨。传统的机构投资者需要在这个问题上接受更多的教育。
比特币之所以有价值，是因为它是一种有用的货币形式。
比特币具有耐久性、可移植性、可替换性、稀缺性、可分割性和可识别性这些货币特征，它基于数学特性，而不是依靠如黄金和白银这些贵金属的物理特性，也不依靠如法币那样依靠中心化的政府当局的信任。
简而言之，比特币是由数学支撑的。
有了这些属性，一种形式的货币保值所需要的就是信任和采用。就比特币而言，可以通过其不断增长的用户、商户和初创企业数量来衡量。
希望以上揭露的这些区块链秘密能够帮助到你
1965年4月19日，彼时的老牌专业杂志《电子学》发布了一篇名为“让集成电路填满更多的元件”的评论文章。在这篇文章中，撰稿人戈登·摩尔根据自己观察的前几年行业规律提出了一个知名的预言：“在最小成本的前提下，集成电路所含有的元件数量大约每年便能增加一倍（原文：The complexity for minimum component costs has increased at a rate of roughly a factor of two per year ，引自Intel官网相关文章）”。
当然，稍微关注消费电子领域的朋友们听到这句话，应该都能反应过来了——没错，这就是大名鼎鼎的“摩尔定律”。而且准确来说，这才是摩尔定律最初、也最原本的意思。至于大家可能更熟悉的“每18个月，电子计算机的性能提升一倍，或者价格下降一半”，那其实是后人从“摩尔定律”中穿凿附会而来，“18个月”并非摩尔的本意，“性能或价格”更不是他关注的重点。
那么，为什么我们要在今天详细地重提摩尔定律呢？一方面是应读者们的要求进行这方面的科普。另一方面更因为在准备相关材料时，我们三易生活的编辑们意识到，人们对于这条几十年前的半导体行业“金科玉律”，时至今日实在是有着太多太多的误解、扭曲甚至是刻意附会，因此在经过商议之后，我们决定用这篇文章来尽可能地给大家详述“摩尔定律”的意义、影响，以及它所谓的“失效”和对我们大众消费者所造成的实际影响。
摩尔定律，其实它根本就不是一个定律
首先，我们希望大家明白一件事——尽管我们为了传播和理解上的方便，使用了“摩尔定律”这个名称。但实际上“摩尔定律”并不是一个真正的科学定律！
当然，我们不否认“摩尔定律”的提出者戈登·摩尔作为全世界半导体行业的先驱，作为曾经有名的“仙童八叛徒”以及当今芯片巨头英特尔的创始人之一，老先生本人的权威当然是非常高的。但是，即便如此，他所提出的“摩尔定律”依然不是客观存在的自然规律，只是一种经验主义的说法。注意，这可不是我们说的，而是英特尔方面的说法。用英特尔官网上的的原话来说，包含着“摩尔定律”原句的那篇文章（让集成电路填满更多的元件），本质上也只不过是“专家对未来的愿景（The experts look ahead）”而已。
明白了这个道理，那么所谓“摩尔定律的有效性”其实就变成了一个非常吊诡的事情。首先，回顾历史，我们会发现摩尔定律其实在传播的过程中经历过多次“修正”。首先是在1975年，摩尔自己在将“摩尔定律”写成论文提交给IEEE国际电子组件大会时，便将原本理论中的“一年增加一倍”改成了“两年增加一倍”——据他自己说，这是“根据当时的实际情况进行了改动”。而许多人现在所熟悉的“每十八个月增加一倍”，则又是后来的英特尔CEO大卫·豪斯在摩尔定律基础上所做的“魔改”——而且，豪斯不仅将时间改成了十八个月，还将“元件数量增加一倍”曲解成了“性能提高一倍”。
奔腾4处理器的晶体管数量是符合摩尔定律的，但它的性能显然并不符合这一规律
对于半导体产品来说，晶体管数量翻番是不是一定就会带来性能翻倍呢？稍有常识的人都知道不一定。但是，经过大卫·豪斯这么一解释，“摩尔定律”的整个内涵其实就悄然发生了极大的改变：
如果说，原始的“摩尔定律”还只不过是一名行业专家对于业内生产工艺的一种推论，那么扯上了“性能”之后的摩尔定律，就已经变成了半导体行业自我标榜的一种符号——我很先进，因为我一直在进步。与此同时，它也无形中给了商家说服消费者换机的理由——根据摩尔定律，老旧的电脑/手机/游戏机淘汰起来是很快哒，所以赶紧买新的吧！
商业化时代的摩尔定律：它早已成为了一种促销手段
当然，不可否认的是，由于摩尔定律作为半导体行业“规则”的存在，它客观上曾经在很长一段时间里促进了整个半导体行业的自我进步，但是，自从“摩尔定律”和消费电子、和商家们促进消费的心理扯上了关系，为了让普通的消费者能够认同这个原本很严肃但其实并不严谨的“定律”，行业大佬们可谓是煞费苦心——一方面，他们将摩尔定律中的“元器件数量”异化成了“性能”，另一方面又反复倒腾原本“在最优的成本下”这句话，将它歪曲解释成了“半导体产品（乃至最终的电脑）的价格”。然而，即便如此，所谓“计算机的性能每十八个月就翻一番，或者价格降低一半”这样的言论看起来依然不够有说服力——特别是这个所谓的“性能”，到底要如何才能让潜在的消费者更直观地感受到呢？
这个时候，有趣的事情就发生了——当计算机CPU还处在单核时代时，厂商们用主频指代了性能；当计算机CPU开始进入双核、四核时代时，“制程数字”被拿来作为摩尔定律的直接指标；而到了如今，当主频、制程的提升都变得越来越困难时，“对飚核心数量、比拼XXXX跑分软件的成绩”又似乎成为了“证明”新时代摩尔定律依然有效的证据。
基于Intel Xeon W3175X 28核处理器和两块RTX2080Ti显卡的最强个人工作站，价格嘛…………
当然，这样变来变去的宣传策略，也同时带来了一些令人意想不到的负面效果——那就是所谓“摩尔定律的失效”。在十几年前，当奔腾4处理器的主频无法再提升的时候，人们开始质疑“摩尔定律是不是已经失效了”？在几年前，当Intel声明新半导体工艺的部署速度已无法再跟上“Tick-Tock”战略的节奏时，又有一些砖家学者开始声称摩尔定律已到极限。至于今天，当我们看到诸如i9-9990XE、RTX Titan这样的旗舰硬件产品相比上一代价格大幅上升时，相信也会有普通消费者产生这样的疑问：不是说好的十八个月之后硬件性能翻倍而价格不变么？是不是摩尔定律早已失效了？
摩尔定律失效了？技术上没有，但实际上早已发生
其实，原始的摩尔定律本来就是一种粗暴简单的猜测，它不是什么客观规律。自然也不存在有效没效——之所以在过去的几十年里摩尔定律被大抵认为有效，一方面是源自戈登·摩尔本身的名人效应使人们选择性忽略了它的反例；而更重要的原因，则在于包括Intel、台积电、AMD在内的一系列相关厂商实际上是在主动用自己的产品规划去“支撑”着摩尔定律——支撑着大众消费者对于消费电子的信仰。说得更直白一点，就算有一天，半导体制程真的到达了物理极限，CPU厂商们也一样能够通过多层堆叠之类的技术继续造出更大、更强的产品，继续“证明”摩尔定律依然有效。
但是，你知道么？如果按照现代商业化的思路来解释的话，其实摩尔定律是早就“失效”了的！
这是什么道理呢？很简单，这么多年来，半导体巨头们一直以他们所理解的摩尔定律，告诉我们3C产品技术进步极快、性能一年翻一番、早买早享受、晚买享折扣……但实际上，他们口中的“性能”更多地只是一种理论上的算力，而并不是消费者能够实际感受到的流畅度。
IBM 5100型电脑，在那个时代，所有的电脑用户必然都是大神
之所以会发生这种现象，到还不是芯片厂商们的“锅”，而是我们人类的惰性使然：在戈登·摩尔所处的年代（上个世纪60-70年代），计算机并不普及，而当时能够接触到计算机的人、不是军方的高级技术兵、就是各大科研机构的研究员。他们用着极为复杂的机器码，写出晦涩难懂但运行效率极高的程序，以便它们可以在当时机能孱弱的电脑上运行。
尼克劳斯·维尔特，他同时也是一位知名的软件大神，自然有资格批评现在的程序员
但是，当时间来到上世纪90年代，情况已经不一样了：电子游戏、聊天软件、在线多媒体应用成为了电脑使用者当中最主流的程序表现形式，但一年到两年一换代的个人电脑却反而让专职的程序员们开始变得懒惰。1995年，计算机科学家尼克劳斯·维尔特观察到，由于程序员愈发懒于优化、软件愈发庞大臃肿、加上快速的开发周期带来程序质量的下降、以及软件公司管理的种种问题，软件速度的减慢已经抵消了硬件速度的提升，因此计算机系统一面遵守“摩尔定律”提升理论性能，一方面在实际的消费者可感知的性能上是不升反降的。对此，维尔特刻意用调侃“摩尔定律”的来命名自己的发现，将其称之为“维尔特定律”，其内容可以简单地概括如下：
“软件变慢的速度永远快过硬件变快的速度。”
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