Obwohl es scheint, dass wir nur noch wenige Monate bis zum Erreichen des Jahres 2020 entfernt sind, sind diese Monate auch im Bereich der Softwareentwicklung wichtig. In diesem Artikel werden wir sehen, wie das kommende Jahr 2020 das Leben der Softwareentwickler verändern wird!
Die Zukunft der Softwareentwicklung ist da!
Traditionelle Softwareentwicklung bedeutet, Software durch das Schreiben von Code und das Befolgen fester Regeln zu entwickeln. Doch die moderne Softwareentwicklung hat mit den Fortschritten in der Künstlichen Intelligenz, im Maschinellen Lernen und im Deep Learning einen Paradigmenwechsel erlebt. Durch die Integration dieser drei Technologien werden Entwickler in der Lage sein, Softwarelösungen zu erstellen, die die Anweisungen lernen und zusätzliche Funktionen und Muster in den Daten hinzufügen, die für das gewünschte Ergebnis benötigt werden.
Lassen Sie uns mit etwas Code ausprobieren
Im Laufe der Zeit sind die Systeme zur Entwicklung neuronaler Netzwerke in Bezug auf die Integrationen sowie die Schichten von Funktionalität und Schnittstellen komplexer geworden. Entwickler können ein sehr einfaches neuronales Netzwerk mit Python 3.6 erstellen. Hier ist ein Beispiel für ein Programm, das eine binäre Klassifikation mit 1 oder 0 durchführt.
Natürlich können wir damit beginnen, eine neuronale Netzwerk-Klasse zu erstellen:
import numpy as np
X=np.array([[0,1,1,0],[0,1,1,1],[1,0,0,1]])
y=np.array([[0],[1],[1]])
Anwendung der Sigmoidfunktion:
def sigmoid ():
return 1/(1 + np.exp(-x))
def derivatives_sigmoid ():
return x * (1-x)Modelltraining mit Anfangsgewichten und -verzerrungen:
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))Für Anfänger, wenn Sie Hilfe zu neuronalen Netzwerken benötigen, können Sie sich an eine .Oder Sie können AI/ML-Entwickler einstellen, die an Ihrem Projekt arbeiten.
Codeänderung mit dem Ausgabeschichtneuron
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)
Fehlerberechnung für die verborgene Schicht von Codes
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
Ausgabe:
print (output)
[[0.03391414]
[0.97065091]
[0.9895072]]Obwohl es immer klug ist, sich über die neuesten Programmiersprachen und Codierungstechniken auf dem Laufenden zu halten, sollten Programmierer auch über viele neue Werkzeuge Bescheid wissen, die helfen, ihre Apps für neue Benutzer relevant zu machen.
Im Jahr 2020 sollten Softwareentwickler in Erwägung ziehen, diese 5 Softwareentwicklungstools in ihre Produkte aufzunehmen, unabhängig davon, welche Programmiersprache sie verwenden:
1. Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP)
Mit Chatbots, die den Kundenservice unterstützen, zieht NLP die Aufmerksamkeit von Programmierern auf sich, die an moderner Softwareentwicklung arbeiten. Sie wenden an wie Pythons um NLP schnell in Chatbots, digitale Assistenten und digitale Produkte zu integrieren. Bis Mitte 2020 oder bald werden Sie sehen, dass NLP in allem, von Einzelhandelsgeschäften bis hin zu autonomen Fahrzeugen und Geräten in Haushalt und Büro, wichtiger wird.
Mit den besten Softwareentwicklungstools und -technologien können Sie erwarten, dass Softwareentwickler NLP auf verschiedene Weise nutzen, von sprachgesteuerten Benutzeroberflächen bis hin zu viel einfacher zu navigierenden Menüs, Sentimentanalysen, Kontextidentifikation, Emotionen und Datenzugänglichkeit. All dies wäre für die meisten Benutzer verfügbar, und Unternehmen könnten bis 2020 laut IDC-Daten, die von Deloitte zitiert werden, Produktivitätsgewinne von bis zu 430 Milliarden Dollar erzielen.
2. GraphQL ersetzt REST-APIs
Laut Entwicklern meiner Firma, die ein Offshore-Softwareentwicklungsunternehmen ist, verliert die REST-API ihre Dominanz im Anwendungsuniversum aufgrund der langsamen Datenladezeiten, die von mehreren URLs einzeln durchgeführt werden müssen.
GraphQL ist der neue Trend und die beste Alternative zur REST-basierten Architektur, die alle relevanten Daten von mehreren Seiten mit einer einzigen Anfrage abruft. Es verbessert die Interaktionen zwischen Client und Server und reduziert die Latenz, wodurch die App viel reaktionsschneller für den Benutzer wird.
Sie können Ihre Softwareentwicklungskompetenzen verbessern, wenn Sie GraphQL für die Softwareentwicklung verwenden. Es erfordert auch weniger Codierung als die REST-API und ermöglicht komplexe Abfragen in wenigen einfachen Zeilen. Es kann auch mit einer Reihe von Angeboten ausgestattet werden, die es Softwareentwicklern erleichtern, es in verschiedenen Programmiersprachen wie Python, Node.js, C++ und Java zu verwenden.
Derzeit unterstützt GraphQL die Entwicklergemeinschaft durch:
- Die Beseitigung von Über- und Unterabfragerproblemen
- Validierung und Typüberprüfung von Codes
- Automatische Generierung von API-Dokumentationen
- Indem detaillierte Fehlermeldungen bereitgestellt werden
- Hinzufügen zusätzlicher Operationen zur Tabelle: „Abonnements“, um Echtzeitnachrichten vom Server zu empfangen
3. Low/No Code
Alle Low-Code-Softwareentwicklungstools bieten viele Vorteile. Sie sollten so effizient wie möglich beim Schreiben vieler Programme von Grund auf sein. Die Low- oder No-Code-Plattformen bieten vorkonfigurierte Codes, die in größere Programme eingebettet werden können. Dies ermöglicht sogar Nicht-Programmierern, komplexe Produkte schnell und einfach zu erstellen und das moderne Entwicklungssystem zu beschleunigen.
Laut einem Bericht, der von geteilt wurde, werden die No/Low-Code-Tools bereits in Webportalen, Softwaresystemen, mobilen Anwendungen und anderen Bereichen eingesetzt. Der Markt für Low-Code-Tools wird bis 2020 auf 15 Milliarden Dollar anwachsen. Diese Tools übernehmen alles, wie die Verwaltung der Workflow-Logik, Datenfilter, Import und Export. Hier sind die besten Low/No-Code-Plattformen, die Sie 2020 im Auge behalten sollten:
- MicroSoft PowerApps
- Mendix
- Outsystems
- Zoho Creator
- Salesforce App Cloud
- Quick Base
- Spring Boot
4. Die 5G-Welle
Die 5G-Konnektivität wird sich stark auf die mobile/Softwareentwicklung und die Webentwicklung auswirken. Immerhin ist in Technologien wie IoT alles verbunden. Daher wird die Gerätesoftware die Hochgeschwindigkeits-Wireless-Ressourcen mit 5G optimal nutzen.
In einem kürzlichen Interview mit , erklärte Dan Dery, Product Vice President bei Motorola, dass "In den kommenden Jahren 5G schnellere Datenaustausch, höhere Bandbreiten und Geschwindigkeiten für die Telefonsoftware, die zehnmal schneller ist als die bestehende drahtlose Technologie, ermöglichen wird."
Vor diesem Hintergrund werden Softwareentwicklungsunternehmen daran arbeiten, 5G in moderne Anwendungen zu integrieren. Der schnell voranschreitende Rollout von 5G hat mehr als 20 Betreiber dazu veranlasst, Upgrades für ihre Netzwerke anzukündigen. Daher werden die Entwickler jetzt damit beginnen, die geeigneten zu nutzen, um 5G zu nutzen. Die Technologie wird die folgenden Aspekte dramatisch verbessern:
- Sicherheit des Netzwerkprogramms, insbesondere für Network Slicing.
- Wird neue Möglichkeiten zur Handhabung von Benutzeridentitäten schaffen.
- Wird es ermöglichen, neue Funktionalitäten zu Anwendungen mit niedriger Latenz hinzuzufügen.
- Wird Auswirkungen auf die Entwicklung von AR/VR-fähigen Systemen haben.
5. Mühelose „Authentifizierung“
Die Authentifizierung wird zunehmend zu einem effektiven Prozess zum Schutz sensibler Daten. Die ausgeklügelte Technologie ist nicht nur anfällig für Hacker-Software, sondern unterstützt auch künstliche Intelligenz und sogar Quantencomputing. Doch der Markt für Softwareentwicklung sieht bereits eine Fülle neuer Arten der Authentifizierung, wie Sprachanalysen, biometrische Verfahren und Gesichtserkennung.
Zu diesem Zeitpunkt finden Hacker verschiedene Wege, um Online-Nutzeridentitäten und Passwörter zu untergraben. Da mobile Nutzer bereits daran gewöhnt sind, auf ihre Smartphones mit einem Daumen- oder Fingerabdruck oder mit einem Gesichtsscanner zuzugreifen, benötigen sie mit Authentifizierungswerkzeugen keine neuen Möglichkeiten zur Validierung, und die Chancen auf Cyberdiebstahl werden geringer. Hier sind einige Multi-Faktor-Authentifizierungswerkzeuge mit SSL-Verschlüsselung.
- Soft Tokens verwandeln Ihre Smartphones in praktische Multi-Faktor-Authentifikatoren.
- EGrid-Muster ist eine einfach zu bedienende und beliebte Form von Authentifikatoren in der Branche.
- Einige der besten Authentifizierungssoftware für Unternehmen sind: RSA SecurID Access, OAuth, Ping Identity, Authx und Aerobase.
Es gibt Softwareentwicklungsunternehmen in Indien und den USA, die umfangreiche Forschungsarbeiten in der Wissenschaft der Authentifizierung und Biometrie durchführen, mit Fortschritten in der KI, um hervorragende Sprach-, Gesichts-, Verhaltens- und biometrische Authentifizierungssoftware zu liefern. Jetzt können Sie digitale Kanäle sichern und die Fähigkeiten von Plattformen verbessern.
Endnoten
Es scheint, dass das Leben für Programmierer im Jahr 2020 weniger kompliziert wird, da das Tempo der Softwareentwicklung voraussichtlich zunehmen wird. Die verfügbaren Tools werden einfacher zu verwenden sein. Letztendlich wird dieser Fortschritt zur Schaffung einer lebendigen Welt führen, die in ein neues digitales Zeitalter aufbricht.
Quelle: habr.com
