I když se zdá, že do roku 2020 nás dělí jen pár měsíců, tyto měsíce jsou důležité také v oblasti vývoje softwaru. Zde v tomto článku uvidíme, jak nadcházející rok 2020 změní životy softwarových vývojářů!
Budoucí vývoj softwaru je tady!
Tradiční vývoj softwaru je o vývoji softwaru psaním kódu a dodržováním určitých pevných pravidel. Ale současný vývoj softwaru byl svědkem změny paradigmatu s pokroky v oblasti umělé inteligence, strojového učení a hlubokého učení. Díky integraci těchto tří technologií budou vývojáři schopni vytvářet softwarová řešení, která se naučí pokyny a přidají další funkce a vzory v datech, které jsou potřebné pro požadovaný výsledek.
Zkusme to s nějakým kódem
Postupem času se systémy vývoje softwaru pro neuronové sítě staly komplexnějšími z hlediska integrací i vrstev funkčnosti a rozhraní. Vývojáři mohou vytvořit velmi jednoduchou neuronovou síť s Pythonem 3.6. Zde je příklad programu, který provádí binární klasifikaci s 1 nebo 0.
Samozřejmě můžeme začít vytvořením třídy neuronové sítě:
importovat numpy jako np
X=np.array([[0,1,1,0],[0,1,1,1],[1,0,0,1]])
y=np.array([[0],[1],[1]])
Použití funkce Sigmoid:
def sigmoid ():
return 1/(1 + np.exp(-x))
def derivatives_sigmoid ():
return x * (1-x)Trénink modelu s počátečními váhami a sklony:
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))Pro začátečníky, pokud potřebujete pomoc ohledně neuronových sítí, můžete se obrátit na Nebo si můžete najmout vývojáře AI/ML, aby pracovali na vašem projektu.
Úprava kódu pomocí výstupní vrstvy 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)
Výpočet chyby pro skrytou vrstvu kódů
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
Výstup:
print (output)
[[0.03391414]
[0.97065091]
[0.9895072 ]]I když je vždy moudré držet krok s nejnovějšími programovacími jazyky a technikami kódování, programátoři by také měli vědět o mnoha nových nástrojích, které pomáhají učinit jejich aplikace relevantní pro nové uživatele.
V roce 2020 by vývojáři softwaru měli zvážit začlenění těchto 5 nástrojů pro vývoj softwaru do svých produktů bez ohledu na to, jaký programovací jazyk používají:
1. Zpracování přirozeného jazyka (NLP)
Díky chatbotu, který spouští zákaznický servis, se NLP dostává do pozornosti programátorů pracujících na vývoji moderního softwaru. Uplatňují se jako Python rychle začlenit NLP do chatbotů, digitálních asistentů a digitálních produktů. V polovině roku 2020 nebo brzy uvidíte, že NLP se stane důležitějším ve všem, od maloobchodu po autonomní vozidla a zařízení v domácnosti a kanceláři.
Vpřed s nejlepšími nástroji a technologiemi pro vývoj softwaru můžete očekávat, že vývojáři softwaru budou používat NLP mnoha způsoby, od hlasově řízeného uživatelského rozhraní po mnohem snazší navigaci v nabídkách, analýzu sentimentu, identifikaci kontextu, emoce a dostupnost dat. Vše by bylo dostupné pro většinu uživatelů a podniky mohou do roku 430 dosáhnout nárůstu produktivity až 2020 miliard USD, podle údajů IDC citovaných společností Deloitte.
2. GraphQL Nahrazení REST Apis
Podle vývojářů v mé firmě, která je offshore společností zabývající se vývojem softwaru, REST API ztrácí svou nadvládu nad aplikačním vesmírem kvůli pomalému načítání dat, které je třeba provádět z více adres URL jednotlivě.
GraphQL je nový trend a nejlepší alternativa k architektuře založené na Restu, která stahuje všechna relevantní data z více míst s jediným požadavkem. Zlepšuje interakce mezi klientem a serverem a snižuje latenci, díky které aplikace mnohem lépe reaguje na uživatele.
Své dovednosti v oblasti vývoje softwaru můžete zlepšit, když použijete GraphQL pro vývoj softwaru. Vyžaduje také méně kódování než REST Api a umožňuje povolit složité dotazy v několika jednoduchých řádcích. Lze jej dodat i s řadou nabídky, které vývojářům softwaru usnadňují jeho použití v různých programovacích jazycích včetně Pythonu, Node.js, C++ a Java.
V současné době GraphQL podporuje komunitu vývojářů:
- Povolení problémů s nadměrným a nedostatečným načítáním
- Validace a typová kontrola kódů
- Automatické generování dokumentace API
- Poskytováním podrobných chybových zpráv
- Přidejte do tabulky další operaci: „předplatné“ pro příjem zpráv v reálném čase ze serveru
3. Nízký/žádný kód
Všechny nástroje pro vývoj softwaru s nízkým kódem poskytují mnoho výhod. Měl by být co nejúčinnější při psaní mnoha programů od nuly. Nízký nebo žádný kód poskytuje předem nakonfigurovaný kód, který lze vložit do větších programů. To umožňuje i neprogramátorům rychle a snadno vytvářet složité produkty a urychlit moderní vývojový ekosystém.
Podle zprávy sdílené uživatelem , jsou nástroje bez/nízkého kódu již nasazovány do webových portálů, softwarových systémů, mobilních aplikací a dalších oblastí. Trh nástrojů s nízkým kódem vzroste do roku 15 až na 2020 miliard USD. Tyto nástroje zvládají vše, jako je správa logiky pracovního postupu, filtrování dat, import a export. Zde jsou nejlepší platformy s nízkým/žádným kódem, které lze v roce 2020 sledovat:
- Microsoft PowerApps
- Mendix
- Outsystems
- Zoho Stvořitel
- Cloud aplikací Salesforce
- Rychlá základna
- Jarní bota
4. Vlna 5G
Konektivita 5G výrazně ovlivní vývoj mobilních zařízení/softwaru a také vývoj webu. Koneckonců, v technologiích, jako je IoT, je vše propojeno. Software zařízení tedy využije vysokorychlostní bezdrátové prostředky na jejich plný potenciál s 5G.
V nedávném rozhovoru s Dan Dery, produktový viceprezident společnosti Motorola, uvedl, že „V nadcházejících letech bude 5G poskytovat rychlejší sdílení dat, větší šířku pásma a zrychlí software telefonu až 10krát rychleji než stávající bezdrátová technologie.“
V tomto světle budou společnosti zabývající se vývojem softwaru pracovat na začlenění 5G do moderních aplikací. Zavádění 5G probíhá rychle, více než 20 operátorů oznámilo upgrady svých sítí. Vývojáři tedy nyní začnou pracovat na tom, aby vzali to správné využít výhod 5G. Technologie dramaticky zlepší následující:
- Zabezpečení síťového programu, zejména pro síťové segmentování.
- Poskytne nové způsoby zpracování uživatelských identit.
- Umožní přidávat nové funkce do aplikací s nízkou latencí.
- Bude mít dopad na vývoj systému s podporou AR/VR.
5. „Ověřování“ bez námahy
Autentizace se stále více stává efektivním procesem ochrany citlivých dat. Sofistikovaná technologie je nejen zranitelná vůči hackerskému softwaru, ale podporuje také umělou inteligenci a dokonce i kvantové výpočty. Trh vývoje softwaru však již vidí řadu nových typů autentizace, jako je analýza hlasu, biometrie a rozpoznávání obličeje.
V tuto chvíli hackeři hledají různé způsoby, jak podvrhnout online uživatelské identity a hesla. Vzhledem k tomu, že uživatelé mobilních zařízení jsou již zvyklí přistupovat ke svým chytrým telefonům pomocí otisku palce nebo prstu nebo skenování obličeje, nebudou s nástroji pro ověřování potřebovat nové možnosti pro ověřování a také se sníží šance na kybernetické krádeže. Zde jsou některé nástroje vícefaktorové autentizace se šifrováním SSL.
- Soft Tokeny promění vaše chytré telefony na víceúčelové autentizátory.
- Vzory EGrid jsou snadno použitelná a oblíbená forma autentizátorů v oboru.
- Některé z nejlepších ověřovacích softwarů pro podniky jsou: RSA SecurID Access, OAuth, Ping Identity, Authx a Aerobase.
V Indii a USA existují společnosti zabývající se vývojem softwaru, které provádějí rozsáhlý výzkum v oblasti autentizace a biometrie s pokroky v oblasti umělé inteligence, aby poskytovaly vynikající software pro ověřování hlasu, obličeje, chování a biometrické autentizace. Nyní můžete zabezpečit digitální kanály a zlepšit možnosti platforem.
Závěrečné poznámky
Zdá se, že život programátorů v roce 2020 bude méně komplikovaný, protože tempo vývoje softwaru se pravděpodobně zrychlí. Dostupné nástroje budou snadněji použitelné. Tento pokrok nakonec povede k vytvoření živého světa mířícího do nového digitálního věku.
Zdroj: www.habr.com