Bisan kung ingon og pipila na lang ka bulan gikan sa pag-abot sa 2020, kini nga mga bulan hinungdanon usab sa natad sa pagpalambo sa software. Dinhi sa kini nga artikulo, atong makita kung giunsa pagbag-o sa umaabot nga tuig 2020 ang kinabuhi sa mga developer sa software!
Ang Umaabot nga Software Development Ania na!
Tradisyonal nga software development mao ang mahitungod sa pagpalambo sa software pinaagi sa pagsulat code ug pagsunod sa pipila ka piho nga mga lagda. Apan ang karon nga pag-uswag sa software nakasaksi sa usa ka pagbag-o sa paradigm nga adunay mga pag-uswag sa Artipisyal nga Kaalam, Pagkat-on sa Machine, ug Deep Learning. Uban sa panagsama niining tulo ka mga teknolohiya, ang mga developers makahimo sa paghimo og mga solusyon sa software nga makakat-on sa mga instruksyon ug makadugang sa dugang nga mga bahin ug mga sumbanan sa datos nga gikinahanglan alang sa gitinguha nga resulta.
Atong Sulayan ang Pipila ka Code
Sa paglabay sa panahon, ang mga sistema sa pagpalambo sa software sa neural network nahimong labi ka komplikado sa mga termino sa mga panagsama ingon man mga layer sa pagpaandar ug mga interface. Ang mga developers makahimo sa usa ka yano kaayo nga neural network uban sa Python 3.6. Ania ang usa ka pananglitan sa usa ka programa nga naghimo sa binary nga klasipikasyon nga adunay 1 o 0.
Siyempre, makasugod kita pinaagi sa paghimo og klase sa neural network:
import numpy ingon np
X=np.array([[0,1,1,0],[0,1,1,1],[1,0,0,1]])
y=np.array([[0],[1],[1]])
Pagpadapat sa Sigmoid function:
def sigmoid ():
return 1/(1 + np.exp(-x))
def derivatives_sigmoid ():
return x * (1-x)Paghanas sa Modelo nga May Inisyal nga mga Timbang ug Mga Bias:
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))Alang sa mga nagsugod, kung kinahanglan nimo ang tabang bahin sa mga neural network, mahimo nimong makontak .O, mahimo kang mag-hire og AI/ML developers aron magtrabaho sa imong proyekto.
Pag-usab sa Code Uban sa Output Layer Neuron
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)
Pagkalkulo sa Sayop alang sa Natago nga Layer sa mga Code
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) *lr
Output:
print (output)
[[0.03391414]
[0.97065091]
[0.9895072 ]]Bisan kung kanunay nga maalamon ang pagpadayon sa labing bag-o nga mga sinultian sa programming ug mga teknik sa coding, kinahanglan usab nga mahibal-an sa mga programmer ang bahin sa daghang mga bag-ong himan nga makatabang sa paghimo sa ilang mga app nga may kalabotan sa mga bag-ong tiggamit.
Sa 2020, kinahanglan nga hunahunaon sa mga developer sa software nga ilakip kini nga 5 nga mga himan sa pagpalambo sa software sa ilang mga produkto bisan unsa pa ang ilang gigamit nga programming language:
1. Pagproseso sa natural nga Pinulongan (NLP)
Uban sa chatbot nga nagpakusog sa serbisyo sa kustomer, ang NLP nakakuha sa atensyon sa mga programmer nga nagtrabaho sa modernong software development. Nag-aplay sila sama sa Python aron dali nga iapil ang NLP sa mga chatbot, digital assistant, ug digital nga mga produkto. Sa tunga-tunga sa 2020 o sa dili madugay, imong makita ang NLP nga nahimong mas importante sa tanan gikan sa retail nga negosyo ngadto sa autonomous nga mga sakyanan, ug mga device sa tibuok balay ug opisina.
Sa pagpadayon sa labing kaayo nga mga himan ug teknolohiya sa pagpauswag sa software, mahimo nimong mapaabut nga ang mga nag-develop sa software mogamit sa NLP sa daghang mga paagi gikan sa interface sa user nga gipadagan sa tingog hangtod sa labi ka dali nga pag-navigate sa mga menu, pag-analisar sa sentimento, pag-ila sa konteksto, emosyon, ug pag-access sa datos. Ang tanan mahimong magamit sa kadaghanan sa mga tiggamit ug mga negosyo nga makakab-ot hangtod sa $430 bilyon nga kita sa produktibo sa 2020, sumala sa datos sa IDC nga gikutlo ni Deloitte.
2. GraphQL Pag-ilis sa REST Apis
Sumala sa mga developers sa akong firm nga usa ka offshore software development company, ang REST API nawad-an sa dominasyon niini sa uniberso sa aplikasyon tungod sa hinay nga pagkarga sa datos nga kinahanglan buhaton gikan sa daghang mga URL nga tagsa-tagsa.
Ang GraphQL mao ang bag-ong uso ug labing maayo nga alternatibo sa Rest-based nga arkitektura nga nagbira sa tanang may kalabutan nga datos gikan sa daghang mga site nga adunay usa ka hangyo. Gipauswag niini ang mga interaksyon sa kliyente-server ug gipakunhod ang latency nga naghimo sa app nga labi ka dali nga pagtubag sa tiggamit.
Mahimo nimong pauswagon ang imong kahanas sa pagpalambo sa software kung mogamit ka sa GraphQL alang sa pagpalambo sa software. Nagkinahanglan usab kini og gamay nga coding kaysa REST Api ug gitugotan ang pagpagana sa komplikado nga mga pangutana sulod sa pipila ka yano nga linya. Mahimo usab kini nga gihatag sa usa ka gidaghanon sa mga halad nga nagpasayon ββsa mga software developers sa paggamit niini sa lain-laing mga programming language apil ang Python, Node.js, C++, ug Java.
Sa pagkakaron, ang GraphQL nagsuporta sa komunidad sa mga developers pinaagi sa:
- Pag-enable sa walay over and under nga pagkuha sa mga problema
- Pag-validate ug pagsusi sa tipo sa mga code
- Dokumentasyon sa Auto Generating API
- Pinaagi sa paghatag ug detalyadong mga mensahe sa sayop
- Idugang ang dugang nga operasyon sa lamesa: "mga subskripsyon" aron makadawat mga mensahe sa tinuud nga oras gikan sa server
3.Ubos/Walay Kodigo
Ang tanang ubos nga code software development tools naghatag ug daghang benepisyo. Kini kinahanglan nga ingon ka episyente kutob sa mahimo sa pagsulat sa daghang mga programa gikan sa wala. Ang ubos o walay code naghatag og preconfigured nga code nga mahimong i-embed sa mas dagkong mga programa. Gitugotan niini bisan ang dili mga programmer nga makahimo og komplikado nga mga produkto nga dali ug dali ug mapadali ang modernong ekosistema sa pag-uswag.
Sumala sa taho nga gipaambit ni , ang no/low-code nga mga himan kay gipakatap na sa mga web portal, software system, mobile applications ug uban pang mga lugar. Ang merkado sa ubos nga mga himan sa code motubo ngadto sa $15 bilyon sa 2020. Kini nga mga himan nagdumala sa tanan sama sa pagdumala sa workflow logic, data filter, import, ug export. Ania ang labing kaayo nga ubos / walay code nga mga platform nga sundon sa 2020:
- Microsoft PowerApps
- Mendiks
- Mga outsystem
- Zoho Magbubuhat
- Salesforce App Cloud
- Dali nga Basihan
- Spring boot
4. Ang 5G Wave
Ang pagkadugtong sa 5G dakog epekto sa mobile/software development, web development usab. Human sa tanan, sa teknolohiya sama sa IoT ang tanan konektado. Mao nga, ang software sa aparato mogamit sa mga high-speed nga wireless nga mga kabtangan sa ilang tibuuk nga potensyal sa 5G.
Sa usa ka bag-o nga interview uban sa , Dan Dery, bise presidente sa produkto sa Motorola, mipahayag nga "Sa umaabot nga mga tuig, ang 5G maghatag mas paspas nga pagpaambit sa datos, mas taas nga bandwidth, ug mapadali ang software sa telepono ngadto sa 10 ka pilo nga mas paspas kay sa kasamtangan nga wireless nga teknolohiya."
Niini nga kahayag, ang mga kompanya sa pagpalambo sa software magtrabaho aron ilakip ang 5G sa mga modernong aplikasyon. Ang 5G rollout nga paspas nga naglihok, labaw pa sa 20 nga mga operator ang nagpahibalo sa mga pag-upgrade sa ilang mga network. Mao nga, ang mga nag-develop karon magsugod sa pagtrabaho sa pagkuha sa husto aron mapahimuslan ang 5G. Ang teknolohiya makapauswag pag-ayo sa mosunod:
- Seguridad sa programa sa network, labi na alang sa pagputol sa network.
- Maghatag ug bag-ong mga paagi sa pagdumala sa mga identidad sa tiggamit.
- Magtugot sa pagdugang bag-ong mga gamit sa mga aplikasyon nga adunay ubos nga latency rate.
- Adunay epekto sa pag-uswag sa sistema nga gipagana sa AR/VR.
5. Walay Kusug nga "Authentication"
Ang authentication nahimong usa ka epektibo nga proseso sa pagpanalipod sa sensitibo nga datos. Ang sopistikado nga teknolohiya dili lamang bulnerable sa hacking software, apan nagsuporta usab sa artificial intelligence ug bisan sa quantum computing. Apan ang merkado sa pagpalambo sa software nakakita na sa daghang mga bag-ong tipo sa pag-authenticate, sama sa pagtuki sa tingog, biometrics, ug pag-ila sa nawong.
Niining puntoha, ang mga hacker nangitag lain-laing mga paagi aron mabungkag ang mga identidad ug password sa online user. Ingon nga ang mga tiggamit sa mobile naanad na sa pag-access sa ilang mga smartphone gamit ang thumb o finger nga impresyon o gamit ang facial scan, mao nga sa mga himan sa pag-authenticate dili na sila magkinahanglan og bag-ong mga kapabilidad alang sa pag-validate, ingon man ang kahigayonan sa cyber theft mogamay. Ania ang pipila ka multi-factor nga mga himan sa pag-authentication nga adunay SSL encryption.
- Ang mga humok nga Token gihimo ang imong mga smartphone nga daghang dali nga hinungdan nga mga authenticator.
- Ang mga pattern sa EGrid kay dali gamiton ug sikat nga porma sa mga authenticator sa industriya.
- Pipila sa labing kaayo nga software sa pag-authenticate alang sa mga negosyo mao ang: RSA SecurID Access, OAuth, Ping Identity, Authx, ug Aerobase.
Adunay mga kompanya sa pagpalambo sa software sa India ug USA nga naghimog daghang panukiduki sa siyensya sa pag-authenticate ug biometrics nga adunay mga pag-uswag sa AI aron mahatagan ang maayo kaayo nga tingog, nawong, pamatasan, ug biometric nga software sa pag-authenticate. Karon, mahimo nimong ma-secure ang mga digital channel ug mapaayo ang mga kapabilidad sa mga platform.
Mga endnote
Mopatim-aw nga ang kinabuhi sa mga programmer sa 2020 mahimong dili kaayo komplikado tungod kay ang dagan sa pag-uswag sa software lagmit nga paspas. Ang magamit nga mga himan mahimong dali gamiton. Sa katapusan, kini nga pag-uswag modala ngadto sa paghimo sa usa ka buhi nga kalibutan padulong sa usa ka bag-ong digital nga edad.
Source: www.habr.com