Хей Хабр! Представям на вашето внимание превода на статията от kristencarter7519.
Въпреки че изглежда, че сме само на няколко дни от 2020 г., тези дни са важни и в областта на разработката на софтуер. Тук, в тази статия, ще видим как следващата 2020 година ще промени живота на разработчиците на софтуер.
Бъдещето на разработката на софтуер е тук!
Традиционното разработване на софтуер е разработването на софтуер чрез писане на код, следвайки някои фиксирани правила. Но съвременното разработване на софтуер стана свидетел на промяна на парадигмата с напредъка в изкуствения интелект, машинното обучение и дълбокото обучение. Чрез интегрирането на тези три технологии разработчиците ще могат да създават софтуерни решения, които се учат от инструкциите и добавят допълнителни функции и модели към данните, необходими за получаване на желания резултат.
Нека опитаме с някакъв код
С течение на времето системите за разработка на софтуер за невронни мрежи станаха по-сложни по отношение на интеграцията, както и нивата на функционалност и интерфейси. Разработчиците, например, могат да изградят много проста невронна мрежа с Python 3.6. Ето примерна програма, която прави двоична класификация с 1s или 0s.
Разбира се, можем да започнем със създаването на клас невронна мрежа:
импортирайте NumPy като NP
X=np.array([[0,1,1,0],[0,1,1,1],[1,0,0,1]])
y=np.array([[0],[1],[1]])Приложение на сигмоидната функция:
def sigmoid ():
return 1/(1 + np.exp(-x))
def derivatives_sigmoid ():
return x * (1-x)Обучение на модел с първоначални тегла и отклонения:
epoch=10000
lr=0.1
inputlayer_neurons = X.shape[1]
hiddenlayer_neurons = 3
output_neurons = 1
wh=np.random.uniform(size=(inputlayer_neurons,hiddenlayer_neurons))
bh=np.random.uniform(size=(1,hiddenlayer_neurons))
wout=np.random.uniform(size=(hiddenlayer_neurons,output_neurons))
bout=np.random.uniform(size=(1,output_neurons))За начинаещи, ако имате нужда от помощ относно невронните мрежи, можете да потърсите в интернет уебсайтове на водещи компании за разработка на софтуер или можете да наемете AI/ML разработчици, които да работят по вашия проект.
Модифициране на код с помощта на неврон на изходния слой
hidden_layer_input1=np.dot(X,wh)
hidden_layer_input=hidden_layer_input1 + bh
hiddenlayer_activations = sigmoid(hidden_layer_input)
output_layer_input1=np.dot(hiddenlayer_activations,wout)
output_layer_input= output_layer_input1+ bout
output = sigmoid(output_layer_input)
Грешка в изчислението за слой със скрит код
E = y-output
slope_output_layer = derivatives_sigmoid(output)
slope_hidden_layer = derivatives_sigmoid(hiddenlayer_activations)
d_output = E * slope_output_layer
Error_at_hidden_layer = d_output.dot(wout.T)
d_hiddenlayer = Error_at_hidden_layer * slope_hidden_layer
wout += hiddenlayer_activations.T.dot(d_output) *lr
bout += np.sum(d_output, axis=0,keepdims=True) *lr
wh += X.T.dot(d_hiddenlayer) *lr
bh += np.sum(d_hiddenlayer, axis=0,keepdims=True) *lrПродукция
print (output)
[[0.03391414]
[0.97065091]
[0.9895072 ]]Винаги си струва да сте в крак с най-новите езици за програмиране и техники за кодиране, а програмистите също трябва да са наясно с многото нови инструменти, които помагат да направят приложенията си подходящи за нови потребители.
През 2020 г. разработчиците на софтуер трябва да обмислят включването на тези 5 инструмента за разработка на софтуер в своите продукти, без значение какъв език за програмиране използват:
1. Обработка на естествен език (NLP)
С чатбот, който рационализира обслужването на клиентите, NLP привлича вниманието на програмистите, работещи върху разработката на модерен софтуер. Те използват NLTK инструменти като Python NLTK за бързо включване на NLP в чатботове, цифрови асистенти и цифрови продукти. До средата на 2020 г. или в близко бъдеще ще видите, че НЛП става все по-важно във всичко - от бизнеса на дребно до автономните превозни средства и устройства за дома и офиса.
Продължавайки напред с по-добри инструменти и технологии за разработка на софтуер, можете да очаквате разработчиците на софтуер да използват NLP по различни начини, от базирани на глас потребителски интерфейси до много по-лесна навигация в менюто, анализ на настроението, идентификация на контекста, емоция и достъп до данни. Всичко това ще бъде достъпно за по-голямата част от потребителите и компаниите ще могат да постигнат ръст на производителността до 430 милиарда долара до 2020 г. (според IDC, цитиран от Deloitte).
2. GraphQL замества REST Apis
Според разработчици в моята фирма, която е офшорна компания за разработка на софтуер, REST API губи своето господство над вселената на приложенията поради бавното зареждане на данни, което трябва да се направи от множество URL адреси поотделно.
GraphQL е нова тенденция и по-добра алтернатива на базираната на REST архитектура, която извлича всички съответни данни от множество сайтове с помощта на една заявка. Това подобрява взаимодействието клиент-сървър и намалява латентността, което прави приложението значително по-отзивчиво за потребителя.
Можете да подобрите уменията си за разработка на софтуер, когато използвате GraphQL за разработка на софтуер. Освен това изисква по-малко код от REST Api и ви позволява да правите сложни заявки в няколко прости реда. Той може също да бъде оборудван с редица функции Backand като услуга (BaaS), които го правят лесен за използване от разработчици на софтуер на различни езици за програмиране, включително Python, Node.js, C++ и Java.
3. Ниско ниво на кодиране/без код (нисък код)
Всички инструменти за разработка на софтуер с нисък код предоставят много предимства. Трябва да е възможно най-ефективен, когато пишете много програми от нулата. Ниският код предоставя предварително конфигуриран код, който може да бъде вграден в по-големи програми. Това позволява дори на непрограмисти бързо и лесно да създават сложни продукти и да ускоряват съвременната екосистема за разработка.
Според доклад на TechRepublic, инструменти без код/ниско кодиране вече се използват в уеб портали, софтуерни системи, мобилни приложения и други области. Пазарът на инструменти с нисък код ще нарасне до 15 милиарда долара до 2020 г. Тези инструменти обработват всичко, включително управление на логиката на работния процес, филтриране на данни, импортиране и експортиране. Ето най-добрите платформи с нисък код през 2020 г.:
- Microsoft PowerApps
- Мендикс
- Outsystems
- Създател на Zoho
- Облак за приложения на Salesforce
- Бърза база
- Пролетен ботуш
4. 5G вълна
5G свързаността ще повлияе значително на разработката на мобилни приложения и софтуер, както и на уеб разработката. В крайна сметка с технологии като IoT всичко е свързано. Така софтуерът на устройството ще се възползва максимално от възможностите на високоскоростните безжични мрежи с 5G.
В скорошно интервю за Digital Trends, Дан Дери, вицепрезидент на Motorola по продуктите, каза, че „през следващите години 5G ще доставя по-бързи данни, по-висока честотна лента и ще ускори телефонния софтуер 10 пъти по-бързо от съществуващите безжични технологии“.
В тази светлина софтуерните компании ще работят за внедряването на 5G в съвременните приложения. В момента повече от 20 оператора са обявили надграждане на своите мрежи. Така че разработчиците сега ще започнат да работят върху използването на подходящите API, за да се възползват от 5G. Технологията значително ще подобри следното:
- Сигурност на мрежовата програма, особено за Network Slicing.
- Осигурете нови начини за обработка на потребителски идентификатори.
- Позволява ви да добавите нова функционалност към приложения с ниска латентност.
- Ще повлияе на развитието на AR/VR системата.
5. Лесно удостоверяване
Удостоверяването все повече се превръща в ефективен процес за защита на чувствителни данни. Усъвършенстваната технология е не само уязвима за софтуерни хакове, но също така поддържа изкуствен интелект и дори квантови изчисления. Но пазарът за разработка на софтуер вече вижда много нови видове удостоверяване, като гласов анализ, биометрични данни и разпознаване на лица.
На този етап хакерите намират различни начини да фалшифицират онлайн потребителски идентификатори и пароли. Тъй като мобилните потребители вече са свикнали да имат достъп до своите смартфони с пръстов отпечатък или лицево сканиране, като по този начин използват инструменти за удостоверяване, те няма да се нуждаят от нови възможности за проверка, тъй като вероятността от кибер кражба ще бъде по-малка. Ето някои инструменти за многофакторно удостоверяване с SSL криптиране.
- Софт токените превръщат вашите смартфони в удобни многофакторни удостоверители.
- EGrid шаблоните са лесна за използване и популярна форма на удостоверители в индустрията.
- Някои от най-добрите програми за удостоверяване за бизнеса са RSA SecurID Access, OAuth, Ping Identity, Authx и Aerobase.
Има софтуерни компании в Индия и САЩ, които правят задълбочени изследвания в областта на удостоверяването и биометрията. Те също така насърчават AI за създаване на превъзходен софтуер за гласово, лицево идентификация, поведенческо и биометрично удостоверяване. Сега можете да защитите цифровите канали и да подобрите възможностите на платформата.
Заключение
Изглежда, че животът за програмистите ще стане по-малко предизвикателен през 2020 г., тъй като темпото на разработка на софтуер вероятно ще се ускори. Наличните инструменти ще станат по-лесни за използване. В крайна сметка този напредък ще създаде динамичен свят, навлизащ в нова цифрова ера.
Източник: www.habr.com