Tere Habr! Esitan teie tähelepanu artikli tõlkele autor: Kristencarter7519.
Kuigi tundub, et 2020. aastani on jäänud vaid paar päeva, on need päevad olulised ka tarkvaraarenduse vallas. Siin artiklis näeme, kuidas saabuv 2020. aasta muudab tarkvaraarendajate elu.
Tarkvaraarenduse tulevik on käes!
Traditsiooniline tarkvaraarendus on tarkvara arendamine, kirjutades koodi teatud kindlaid reegleid järgides. Kuid kaasaegne tarkvaraarendus on tunnistajaks paradigma muutusele tehisintellekti, masinõppe ja süvaõppega. Neid kolme tehnoloogiat integreerides saavad arendajad luua tarkvaralahendusi, mis õpivad juhistest ning lisavad soovitud tulemuse saavutamiseks vajalikele andmetele täiendavaid funktsioone ja mustreid.
Proovime mõne koodiga
Aja jooksul on närvivõrgu tarkvara arendussüsteemid muutunud keerukamaks nii integratsiooni kui ka funktsionaalsuse ja liideste tasemete osas. Näiteks saavad arendajad Python 3.6 abil ehitada väga lihtsa närvivõrgu. Siin on näidisprogramm, mis teeb binaarset klassifikatsiooni 1-de või 0-dega.
Loomulikult võime alustada närvivõrgu klassi loomisest:
importida NumPy NP-na
X=np.array([[0,1,1,0],[0,1,1,1],[1,0,0,1]])
y=np.array([[0],[1],[1]])Sigmoidfunktsiooni rakendamine:
def sigmoid ():
return 1/(1 + np.exp(-x))
def derivatives_sigmoid ():
return x * (1-x)Mudeli koolitamine algraskuste ja eelarvamustega:
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))Algajatele, kui vajate abi seoses närvivõrkudega, võite otsida Internetist parimate tarkvaraarendusettevõtete veebisaite või palgata AI/ML-i arendajaid oma projektiga tegelema.
Koodi muutmine väljundkihi neuroni abil
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)
Varjatud koodikihi arvutusviga
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) *lrVäljund
print (output)
[[0.03391414]
[0.97065091]
[0.9895072 ]]Alati tasub end kursis hoida uusimate programmeerimiskeelte ja kodeerimistehnikatega ning programmeerijad peaksid olema teadlikud ka paljudest uutest tööriistadest, mis aitavad muuta nende rakendused uute kasutajate jaoks asjakohaseks.
2020. aastal peaksid tarkvaraarendajad kaaluma nende viie tarkvaraarendustööriista lisamist oma toodetesse, olenemata sellest, millist programmeerimiskeelt nad kasutavad:
1. Loomuliku keele töötlemine (NLP)
Klienditeenindust sujuvamaks muutva vestlusbotiga pälvib NLP kaasaegse tarkvaraarendusega tegelevate programmeerijate tähelepanu. Nad kasutavad NLTK tööriistakomplekte, nagu Python NLTK, et lisada NLP kiiresti vestlusrobotidesse, digitaalsetesse assistentidesse ja digitaalsetesse toodetesse. 2020. aasta keskpaigaks või lähitulevikus muutub NLP olulisemaks kõiges alates jaemüügiettevõtetest kuni autonoomsete sõidukite ja kodu- ja kontoriseadmeteni.
Paremate tarkvaraarenduse tööriistade ja tehnoloogiatega edasi liikudes võite eeldada, et tarkvaraarendajad kasutavad NLP-d mitmel erineval viisil, alates häälepõhistest kasutajaliidestest kuni palju lihtsama menüüs navigeerimise, sentimentide analüüsi, konteksti tuvastamise, emotsioonide ja andmetele juurdepääsetavuseni. Kõik see on kättesaadav enamikule kasutajatest ning ettevõtted suudavad 430. aastaks saavutada kuni 2020 miljardi dollari suuruse tootlikkuse kasvu ( Deloitte'i viidatud IDC andmetel).
2. GraphQL, mis asendab REST Apis'e
Minu ettevõtte, mis on offshore-tarkvaraarenduse ettevõte, arendajate sõnul on REST API kaotamas oma domineerimist rakenduste universumi üle andmete aeglase laadimise tõttu, mida tuleb teha mitmest URL-ist eraldi.
GraphQL on uus trend ja parem alternatiiv REST-põhisele arhitektuurile, mis hangib kõik asjakohased andmed mitmelt saidilt ühe päringu abil. See parandab kliendi-serveri suhtlust ja vähendab latentsust, muutes rakenduse kasutaja jaoks oluliselt reageerivamaks.
Saate parandada oma tarkvaraarenduse oskusi, kui kasutate tarkvara arendamiseks GraphQL-i. Lisaks nõuab see vähem koodi kui REST Api ja võimaldab teil teha keerulisi päringuid mõne lihtsa reaga. Seda saab varustada ka mitmete Backand as a Service (BaaS) funktsioonidega, mis muudavad tarkvaraarendajate jaoks hõlpsasti kasutatavaks erinevates programmeerimiskeeltes, sealhulgas Python, Node.js, C++ ja Java.
3. Madal kodeerimise tase/kood puudub (madal kood)
Kõik madala koodiga tarkvaraarendustööriistad pakuvad palju eeliseid. Paljude programmide nullist kirjutamisel peaks see olema võimalikult tõhus. Madal kood pakub eelkonfigureeritud koodi, mida saab manustada suurematesse programmidesse. See võimaldab ka mitteprogrammeerijatel kiiresti ja lihtsalt luua keerulisi tooteid ning kiirendada kaasaegse arengu ökosüsteemi.
TechRepublici aruande kohaselt kasutatakse koodita/madala koodiga tööriistu juba veebiportaalides, tarkvarasüsteemides, mobiilirakendustes ja muudes valdkondades. Madala koodiga tööriistade turg kasvab 15. aastaks 2020 miljardi dollarini. Need tööriistad tegelevad kõigega, sealhulgas töövooloogika haldamisega, andmete filtreerimise, impordi ja ekspordiga. Siin on parimad madala koodiga platvormid aastal 2020:
- Microsoft PowerApps
- Liide
- Välissüsteemid
- Zoho looja
- Salesforce'i rakenduste pilv
- Kiire baas
- Kevadine saabas
4. 5G laine
5G-ühenduvus mõjutab suuresti mobiilirakenduste ja tarkvaraarendust ning veebiarendust. Lõppude lõpuks on selliste tehnoloogiatega nagu asjade internet kõik seotud. Seega kasutab seadme tarkvara maksimaalselt ära 5G-ga kiirete traadita võrkude võimalused.
Hiljutises intervjuus Digital Trendsile ütles Motorola toote asepresident Dan Dery, et "lähiaastatel pakub 5G kiiremat andmemahtu, suuremat ribalaiust ja kiirendab telefonitarkvara 10 korda kiiremini kui olemasolevad traadita tehnoloogiad."
Selles valguses töötavad tarkvaraettevõtted selle nimel, et tuua 5G kaasaegsetesse rakendustesse. Praegu on rohkem kui 20 operaatorit teatanud oma võrkude uuendamisest. Seega hakkavad arendajad nüüd töötama asjakohaste API-de kasutamise kallal, et 5G-d ära kasutada. Tehnoloogia parandab märkimisväärselt järgmist:
- Võrguprogrammide turvalisus, eriti võrgu viilutamise jaoks.
- Pakkuge uusi viise kasutaja ID-de käsitlemiseks.
- Võimaldab lisada uusi funktsioone madala latentsusajaga rakendustele.
- Mõjutab AR/VR-süsteemi arengut.
5. Lihtne autentimine
Autentimine on muutumas üha tõhusamaks tundlike andmete kaitsmise protsessiks. Keerukas tehnoloogia ei ole mitte ainult haavatav tarkvarahäkkide suhtes, vaid toetab ka tehisintellekti ja isegi kvantarvutust. Kuid tarkvaraarenduse turul on juba näha palju uut tüüpi autentimist, nagu häälanalüüs, biomeetria ja näotuvastus.
Selles etapis leiavad häkkerid erinevaid viise veebikasutaja ID-de ja paroolide võltsimiseks. Kuna mobiilikasutajad on juba harjunud oma nutitelefonidele ligi pääsema sõrmejälje või näo skaneerimisega, kasutades seega autentimistööriistu, ei vaja nad uusi verifitseerimisvõimalusi, kuna kübervarguste tõenäosus on väiksem. Siin on mõned SSL-krüptimisega mitmefaktorilised autentimistööriistad.
- Pehmed märgid muudavad teie nutitelefonid mugavateks mitmefaktorilisteks autentijateks.
- EGridi mallid on tööstuses hõlpsasti kasutatav ja populaarne autentimise vorm.
- Mõned parimad ettevõtete autentimisprogrammid on RSA SecurID Access, OAuth, Ping Identity, Authx ja Aerobase.
Indias ja USA-s on tarkvaraettevõtteid, kes teevad autentimise ja biomeetria valdkonnas ulatuslikke uuringuid. Samuti propageerivad nad tehisintellekti, et luua kõrgetasemelist tarkvara hääle, näo ID, käitumusliku ja biomeetrilise autentimise jaoks. Nüüd saate kaitsta digitaalseid kanaleid ja parandada platvormi võimalusi.
Järeldus
Näib, et 2020. aastal muutub programmeerijate elu vähem väljakutseks, kuna tarkvaraarenduse tempo tõenäoliselt kiireneb. Saadaolevate tööriistade kasutamine muutub lihtsamaks. Lõppkokkuvõttes loob see edasiminek dünaamilise maailma, mis siseneb uude digitaalajastusse.
Allikas: www.habr.com