Obwohl es scheint, dass wir nur noch wenige Monate bis zum Jahr 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 von Softwareentwicklern verändern wird!
Zukunft der Softwareentwicklung ist da!
Traditionelle Softwareentwicklung besteht darin, Software durch das Schreiben von Code und das Befolgen fester Regeln zu entwickeln. Doch die moderne Softwareentwicklung hat mit Fortschritten in der Künstlichen Intelligenz, im maschinellen Lernen und im Deep Learning einen Paradigmenwechsel erlebt. Mit der Integration dieser drei Technologien werden Entwickler in der Lage sein, Softwarelösungen zu schaffen, die die Anweisungen lernen und zusätzliche Funktionen sowie Muster in den Daten hinzufügen, die für das gewünschte Ergebnis erforderlich sind.
Lass uns mit etwas Code ausprobieren
Im Laufe der Zeit sind die Systeme zur Entwicklung neuronaler Netzwerke komplexer geworden, sowohl in Bezug auf Integration als auch auf Funktionalität und Schnittstellen. 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 mit der Erstellung einer Klasse für neuronale Netzwerke beginnen:
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)Das Modell mit anfänglichen Gewichten und Verzerrungen trainieren:
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 hinsichtlich neuronaler Netzwerke benötigen, können Sie sich an eine . Oder Sie können KI-/ML-Entwickler beauftragen, um an Ihrem Projekt zu arbeiten.
Code mit dem Ausgabeschicht-Neuron ändern
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]]Es ist immer klug, über die neuesten Programmiersprachen und Codierungstechniken auf dem Laufenden zu bleiben, aber Programmierer sollten auch viele neue Werkzeuge kennen, die dazu beitragen, ihre Apps für neue Benutzer relevant zu machen.
Im Jahr 2020 sollten Softwareentwickler diese 5 Softwareentwicklungstools in ihre Produkte integrieren, unabhängig von der verwendeten Programmiersprache:
1. Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP)
Mit der Unterstützung von Chatbots im Kundenservice erhält NLP die Aufmerksamkeit von Programmierern, die an moderner Softwareentwicklung arbeiten. Sie wenden wie das von Python schnell an, um NLP in Chatbots, digitale Assistenten und digitale Produkte zu integrieren. Bis zur Mitte des Jahres 2020 oder bald werden wir sehen, dass NLP bei allem von Einzelhandelsgeschäften bis hin zu autonomen Fahrzeugen und Geräten im gesamten Wohn- und Büroumfeld wichtiger wird.
Mit den besten Software-Entwicklungstools und -technologien können Softwareentwickler NLP auf verschiedene Weise nutzen, von sprachgesteuerten Benutzeroberflächen bis hin zu viel leichter navigierbaren Menüs, Sentiment-Analysen, Kontextidentifikation, Emotionserkennung und Datenzugänglichkeit. All dies steht den meisten Nutzern zur Verfügung, und Unternehmen können bis 2020, gemäß den von Deloitte zitierten IDC-Daten, Produktivitätsgewinne von bis zu 430 Milliarden Dollar erzielen.
2. GraphQL ersetzt REST-APIs
Laut den Entwicklern meiner Firma, einem Offshore-Softwareentwicklungsunternehmen, verliert die REST-API ihre Dominanz im Anwendungsuniversum aufgrund der langsamen Datenladung, die von mehreren URLs einzeln ausgeführt werden muss.
GraphQL ist der neue Trend und die beste Alternative zur REST-basierten Architektur, die alle relevanten Daten mit einer einzigen Anfrage von mehreren Seiten abruft. Es verbessert die Interaktionen zwischen Client und Server und reduziert die Latenz, wodurch die App wesentlich reaktionsschneller für den Benutzer wird.
Sie können Ihre Fähigkeiten in der Softwareentwicklung verbessern, wenn Sie GraphQL für die Softwareentwicklung verwenden. Es erfordert auch weniger Programmierung als die REST-API und ermöglicht, komplexe Abfragen mit wenigen einfachen Zeilen zu erstellen. Es kann auch mit einer Reihe von Angeboten werden, die es Softwareentwicklern erleichtern, es in verschiedenen Programmiersprachen wie Python, Node.js, C++, und Java zu verwenden.
Derzeit unterstützt GraphQL die Entwicklergemeinschaft durch:
- Vermeidung von Über- und Unterabfrage-Problemen
- Validierung und Typprüfung von Codes
- Automatische Erstellung von API-Dokumentationen
- Durch Bereitstellung detaillierter Fehlermeldungen
- Fügen Sie der Tabelle eine zusätzliche Operation hinzu: "Abonnements", um Echtzeitnachrichten vom Server zu empfangen
3. Low/No Code
Alle Low-Code-Entwicklungstools bieten viele Vorteile. Sie sollten so effizient wie möglich sein, um viele Programme von Grund auf neu zu erstellen. Die Low- oder No-Code-Plattformen bieten vorkonfigurierte Codes, die in größere Programme eingebettet werden können. Dadurch können selbst Nicht-Programmierer komplexe Produkte schnell und einfach erstellen und das moderne Entwicklungssystem beschleunigen.
Laut einem Bericht, der von , werden 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 US-Dollar anwachsen. Diese Tools übernehmen alles, von der Verwaltung der Workflow-Logik bis hin zu Datenfiltern, Import und Export. Hier sind die besten Low-/No-Code-Plattformen, die man 2020 im Auge behalten sollte:
- MicroSoft PowerApps
- Mendix
- Outsystems
- Zoho Creator
- Salesforce App Cloud
- Quick Base
- Spring Boot
4. Die 5G-Welle
Die 5G-Konnektivität wird auch die mobile/Softwareentwicklung und Webentwicklung stark beeinflussen. Schließlich ist in Technologien wie IoT alles miteinander verbunden. Die Gerätesoftware wird die Hochgeschwindigkeits-Wireless-Ressourcen durch 5G optimal nutzen.
In einem aktuellen Interview mit , erklärte Dan Dery, Produktvizepräsident bei Motorola: „In den kommenden Jahren wird 5G schnellere Datenübertragungen, höhere Bandbreiten und Geschwindigkeiten bieten, die die Telefonsoftware bis zu zehnmal schneller machen als die bestehende Wireless-Technologie.“
In diesem Zusammenhang werden Softwareentwicklungsunternehmen daran arbeiten, 5G in moderne Anwendungen zu integrieren. Der Ausbau von 5G schreitet schnell voran, mehr als 20 Betreiber haben Upgrades ihrer Netzwerke angekündigt. Daher werden die Entwickler nun beginnen, die richtigen zu nutzen, um von 5G zu profitieren. Die Technologie wird folgende Bereiche dramatisch verbessern:
- Sicherheit des Netzwerkprogramms, insbesondere bei der Netzwerkschichtung.
- Neue Möglichkeiten für die Verwaltung von Benutzeridentitäten.
- Die Möglichkeit, Anwendungen mit niedrigen Latenzraten um neue Funktionen zu erweitern.
- Einfluss auf die Entwicklung von AR/VR-fähigen Systemen haben.
5. Mühelose „Authentifizierung“
Authentifizierung wird zunehmend zu einem effektiven Verfahren zum Schutz sensibler Daten. Die ausgeklügelte Technologie ist nicht nur anfällig für Hacking-Software, sondern unterstützt auch künstliche Intelligenz und sogar Quantencomputing. Der Softwareentwicklungsmarkt sieht bereits eine Vielzahl neuer Authentifizierungsmethoden wie Sprachanalysen, Biometrie und Gesichtserkennung.
In dieser Phase finden Hacker immer neue Wege, um die Online-Identitäten und Passwörter von Nutzern zu untergraben. Da mobile Nutzer bereits daran gewöhnt sind, ihre Smartphones mit einem Fingerabdruck oder einem Gesichts-Scan zu entsperren, benötigen sie mit Authentifizierungswerkzeugen keine neuen Validierungsfähigkeiten mehr, was auch die Risiken von Cyberdiebstahl verringern wird. Hier sind einige Mehrfaktor-Authentifizierungswerkzeuge mit SSL-Verschlüsselung.
- Soft Tokens verwandeln Ihre Smartphones in praktische Mehrfaktor-Authentifizierer.
- EGrid-Muster sind eine einfach zu bedienende und beliebte Form von Authentifizierern in der Branche.
- Zu den besten Authentifizierungssoftware für Unternehmen gehören: RSA SecurID Access, OAuth, Ping Identity, Authx und Aerobase.
Es gibt Softwareentwicklungsunternehmen in Indien und den USA, die umfangreiche Forschungen im Bereich der Authentifizierung und Biometrie mit Fortschritten in der Künstlichen Intelligenz durchführen, um hervorragende Software für Sprach-, Gesichts-, Verhaltens- und biometrische Authentifizierung bereitzustellen. 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 beschleunigt wird. Die verfügbaren Werkzeuge werden einfacher zu bedienen sein. Letztendlich wird dieser Fortschritt zur Schaffung einer dynamischen Welt führen, die in ein neues digitales Zeitalter aufbricht.
Quelle: habr.com
