5 में 2020 सर्वश्रेष्ठ सॉफ्टवेयर विकास अभ्यास

नमस्ते, हबर! मैं आपके ध्यान में लेख का अनुवाद प्रस्तुत करता हूँ "कोड कैसे सीखें - प्रोग्रामर्स के लिए सामान्य सलाह" क्रिस्टेनकार्टर7519 द्वारा।

हालाँकि ऐसा लगता है कि हम 2020 से कुछ ही दिन दूर हैं, लेकिन सॉफ्टवेयर डेवलपमेंट के क्षेत्र में ये दिन भी महत्वपूर्ण हैं। यहां इस लेख में हम देखेंगे कि आने वाला साल 2020 सॉफ्टवेयर डेवलपर्स के जीवन को कैसे बदल देगा।

सॉफ्टवेयर विकास का भविष्य यहीं है!

पारंपरिक सॉफ़्टवेयर विकास कुछ निश्चित नियमों का पालन करते हुए कोड लिखकर सॉफ़्टवेयर का विकास करना है। लेकिन आधुनिक सॉफ्टवेयर विकास में कृत्रिम बुद्धिमत्ता, मशीन लर्निंग और डीप लर्निंग में प्रगति के साथ एक आदर्श बदलाव देखा गया है। इन तीन प्रौद्योगिकियों को एकीकृत करके, डेवलपर्स ऐसे सॉफ़्टवेयर समाधान बनाने में सक्षम होंगे जो निर्देशों से सीखते हैं और वांछित परिणाम उत्पन्न करने के लिए आवश्यक डेटा में अतिरिक्त सुविधाएं और पैटर्न जोड़ते हैं।

आइए कुछ कोड के साथ प्रयास करें

समय के साथ, तंत्रिका नेटवर्क सॉफ्टवेयर विकास प्रणालियाँ एकीकरण के साथ-साथ कार्यक्षमता और इंटरफेस के स्तर के मामले में अधिक जटिल हो गई हैं। उदाहरण के लिए, डेवलपर्स Python 3.6 के साथ एक बहुत ही सरल तंत्रिका नेटवर्क बना सकते हैं। यहां एक उदाहरण प्रोग्राम है जो 1s या 0s के साथ बाइनरी वर्गीकरण करता है।

बेशक, हम एक तंत्रिका नेटवर्क वर्ग बनाकर शुरुआत कर सकते हैं:

NumPy को NP के रूप में आयात करें

X=np.array([[0,1,1,0],[0,1,1,1],[1,0,0,1]])
y=np.array([[0],[1],[1]])

सिग्मॉइड फ़ंक्शन का अनुप्रयोग:

def sigmoid ():
   return 1/(1 + np.exp(-x))
def derivatives_sigmoid ():
   return x * (1-x)

प्रारंभिक भार और पूर्वाग्रहों के साथ एक मॉडल का प्रशिक्षण:

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))

शुरुआती लोगों के लिए, यदि आपको तंत्रिका नेटवर्क के संबंध में सहायता की आवश्यकता है, तो आप शीर्ष सॉफ्टवेयर विकास कंपनियों की वेबसाइटों के लिए इंटरनेट पर खोज कर सकते हैं या आप अपने प्रोजेक्ट पर काम करने के लिए एआई/एमएल डेवलपर्स को नियुक्त कर सकते हैं।

आउटपुट लेयर न्यूरॉन का उपयोग करके कोड संशोधन

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)

छुपी हुई कोड परत के लिए गणना त्रुटि

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

उत्पादन

print (output)

[[0.03391414]
[0.97065091]
[0.9895072 ]]

नवीनतम प्रोग्रामिंग भाषाओं और कोडिंग तकनीकों के साथ अपडेट रहना हमेशा सार्थक होता है, और प्रोग्रामर को कई नए टूल के बारे में भी पता होना चाहिए जो उनके ऐप्स को नए उपयोगकर्ताओं के लिए प्रासंगिक बनाने में मदद करते हैं।

2020 में, सॉफ़्टवेयर डेवलपर्स को इन 5 सॉफ़्टवेयर डेवलपमेंट टूल को अपने उत्पादों में शामिल करने पर विचार करना चाहिए, चाहे वे किसी भी प्रोग्रामिंग भाषा का उपयोग करें:

1. प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण (एनएलपी)

ग्राहक सेवा को सुव्यवस्थित करने वाले चैटबॉट के साथ, एनएलपी आधुनिक सॉफ्टवेयर विकास पर काम करने वाले प्रोग्रामर्स का ध्यान आकर्षित कर रहा है। वे एनएलपी को चैटबॉट्स, डिजिटल असिस्टेंट और डिजिटल उत्पादों में त्वरित रूप से शामिल करने के लिए पायथन एनएलटीके जैसे एनएलटीके टूलकिट का उपयोग करते हैं। 2020 के मध्य तक या निकट भविष्य में, आप खुदरा व्यवसायों से लेकर स्वायत्त वाहनों और घर और कार्यालय के उपकरणों तक हर चीज में एनएलपी को अधिक महत्वपूर्ण होते देखेंगे।

बेहतर सॉफ़्टवेयर विकास टूल और प्रौद्योगिकियों के साथ आगे बढ़ते हुए, आप सॉफ़्टवेयर डेवलपर्स से ध्वनि-आधारित उपयोगकर्ता इंटरफ़ेस से लेकर बहुत आसान मेनू नेविगेशन, भावना विश्लेषण, संदर्भ पहचान, भावना और डेटा पहुंच तक विभिन्न तरीकों से एनएलपी का उपयोग करने की उम्मीद कर सकते हैं। यह सब अधिकांश उपयोगकर्ताओं के लिए उपलब्ध होगा, और कंपनियां 430 तक $2020 बिलियन तक की उत्पादकता वृद्धि हासिल करने में सक्षम होंगी (आईडीसी के अनुसार, डेलॉइट द्वारा उद्धृत)।

2. ग्राफक्यूएल REST एपिस की जगह ले रहा है

मेरी फर्म के डेवलपर्स के अनुसार, जो एक ऑफशोर सॉफ्टवेयर डेवलपमेंट कंपनी है, डेटा की धीमी लोडिंग के कारण REST API एप्लिकेशन जगत पर अपना प्रभुत्व खो रहा है, जिसे व्यक्तिगत रूप से कई यूआरएल से करने की आवश्यकता होती है।

ग्राफक्यूएल एक नया चलन है और REST-आधारित आर्किटेक्चर का एक बेहतर विकल्प है जो एक ही क्वेरी का उपयोग करके कई साइटों से सभी प्रासंगिक डेटा पुनर्प्राप्त करता है। यह क्लाइंट-सर्वर इंटरैक्शन में सुधार करता है और विलंबता को कम करता है, जिससे एप्लिकेशन उपयोगकर्ता के लिए काफी अधिक प्रतिक्रियाशील हो जाता है।

जब आप सॉफ़्टवेयर विकास के लिए GraphQL का उपयोग करते हैं तो आप अपने सॉफ़्टवेयर विकास कौशल में सुधार कर सकते हैं। इसके अतिरिक्त, इसे REST एपीआई की तुलना में कम कोड की आवश्यकता होती है और यह आपको कुछ सरल पंक्तियों में जटिल प्रश्न बनाने की अनुमति देता है। इसे कई बैकएंड एज़ ए सर्विस (बीएएएस) सुविधाओं से भी लैस किया जा सकता है जो इसे पायथन, नोड.जेएस, सी++ और जावा सहित विभिन्न प्रोग्रामिंग भाषाओं में सॉफ्टवेयर डेवलपर्स द्वारा उपयोग करना आसान बनाता है।

3. निम्न कोडिंग स्तर/कोई कोड नहीं (कम कोड)

सभी कम कोड सॉफ़्टवेयर विकास उपकरण कई लाभ प्रदान करते हैं। स्क्रैच से कई प्रोग्राम लिखते समय यह यथासंभव कुशल होना चाहिए। लो कोड पूर्व-कॉन्फ़िगर कोड प्रदान करता है जिसे बड़े प्रोग्राम में एम्बेड किया जा सकता है। यह गैर-प्रोग्रामर को भी जल्दी और आसानी से जटिल उत्पाद बनाने और आधुनिक विकास पारिस्थितिकी तंत्र को गति देने की अनुमति देता है।

TechRepublic की एक रिपोर्ट के अनुसार, वेब पोर्टल, सॉफ्टवेयर सिस्टम, मोबाइल एप्लिकेशन और अन्य क्षेत्रों में नो-कोड/लो कोड टूल का उपयोग पहले से ही किया जा रहा है। लो कोड टूल मार्केट 15 तक बढ़कर 2020 बिलियन डॉलर तक पहुंच जाएगा। ये उपकरण वर्कफ़्लो तर्क, डेटा फ़िल्टरिंग, आयात और निर्यात को प्रबंधित करने सहित सब कुछ संभालते हैं। यहां 2020 में सर्वश्रेष्ठ लो कोड प्लेटफ़ॉर्म हैं:

• माइक्रोसॉफ्ट पॉवरएप्स
• मेंडिक्स
• आउटसिस्टम
• ज़ोहो निर्माता
• सेल्सफोर्स ऐप क्लाउड
• त्वरित आधार
• वसंत का बूट

4. 5G तरंग

5जी कनेक्टिविटी मोबाइल ऐप और सॉफ्टवेयर विकास के साथ-साथ वेब विकास पर भी बहुत प्रभाव डालेगी। आख़िरकार, IoT जैसी तकनीकों के साथ, सब कुछ जुड़ा हुआ है। इस प्रकार, डिवाइस सॉफ़्टवेयर 5G के साथ हाई-स्पीड वायरलेस नेटवर्क की क्षमताओं का अधिकतम लाभ उठाएगा।

डिजिटल ट्रेंड्स के साथ हाल ही में एक साक्षात्कार में, मोटोरोला के उत्पाद उपाध्यक्ष डैन डेरी ने कहा कि "आने वाले वर्षों में, 5G तेज़ डेटा, उच्च बैंडविड्थ प्रदान करेगा और मौजूदा वायरलेस तकनीकों की तुलना में फ़ोन सॉफ़्टवेयर को 10 गुना तेज़ गति देगा।"

इस आलोक में, सॉफ्टवेयर कंपनियां आधुनिक अनुप्रयोगों में 5जी लाने के लिए काम करेंगी। वर्तमान में, 20 से अधिक ऑपरेटरों ने अपने नेटवर्क में अपग्रेड की घोषणा की है। इसलिए, डेवलपर्स अब 5G का लाभ उठाने के लिए उपयुक्त एपीआई का उपयोग करने पर काम करना शुरू कर देंगे। प्रौद्योगिकी निम्नलिखित में उल्लेखनीय सुधार करेगी:

• नेटवर्क प्रोग्राम सुरक्षा, विशेष रूप से नेटवर्क स्लाइसिंग के लिए।
• उपयोगकर्ता आईडी को संभालने के नए तरीके प्रदान करें।
• आपको कम विलंबता वाले एप्लिकेशन में नई कार्यक्षमता जोड़ने की अनुमति देता है।
• एआर/वीआर प्रणाली के विकास को प्रभावित करेगा।

5. आसान प्रमाणीकरण

संवेदनशील डेटा की सुरक्षा के लिए प्रमाणीकरण तेजी से एक प्रभावी प्रक्रिया बनती जा रही है। परिष्कृत तकनीक न केवल सॉफ्टवेयर हैक के प्रति संवेदनशील है, बल्कि कृत्रिम बुद्धिमत्ता और यहां तक ​​कि क्वांटम कंप्यूटिंग का भी समर्थन करती है। लेकिन सॉफ्टवेयर विकास बाजार पहले से ही कई नए प्रकार के प्रमाणीकरण देख रहा है, जैसे आवाज विश्लेषण, बायोमेट्रिक्स और चेहरे की पहचान।

इस स्तर पर, हैकर्स ऑनलाइन उपयोगकर्ता आईडी और पासवर्ड बनाने के लिए अलग-अलग तरीके ढूंढते हैं। चूंकि मोबाइल उपयोगकर्ता पहले से ही फिंगरप्रिंट या फेशियल स्कैन के साथ अपने स्मार्टफोन तक पहुंचने के आदी हैं, इसलिए प्रमाणीकरण टूल का उपयोग करने से उन्हें नई सत्यापन क्षमताओं की आवश्यकता नहीं होगी क्योंकि साइबर चोरी की संभावना कम होगी। यहां एसएसएल एन्क्रिप्शन के साथ कुछ बहु-कारक प्रमाणीकरण उपकरण दिए गए हैं।

• सॉफ्ट टोकन आपके स्मार्टफोन को सुविधाजनक मल्टी-फैक्टर ऑथेंटिकेटर में बदल देते हैं।
• ईग्रिड टेम्प्लेट उपयोग में आसान और उद्योग में प्रमाणीकरणकर्ताओं का लोकप्रिय रूप है।
• व्यवसायों के लिए कुछ सर्वोत्तम प्रमाणीकरण कार्यक्रम RSA SecurID Access, OAuth, Ping Identity, Authx और Aerobase हैं।

भारत और अमेरिका में कई सॉफ्टवेयर कंपनियां हैं जो प्रमाणीकरण और बायोमेट्रिक्स के क्षेत्र में व्यापक शोध कर रही हैं। वे आवाज, फेस-आईडी, व्यवहार और बायोमेट्रिक प्रमाणीकरण के लिए बेहतर सॉफ्टवेयर बनाने के लिए एआई को भी बढ़ावा दे रहे हैं। अब आप डिजिटल चैनलों की सुरक्षा कर सकते हैं और प्लेटफ़ॉर्म क्षमताओं में सुधार कर सकते हैं।

निष्कर्ष

ऐसा लगता है कि 2020 में प्रोग्रामर्स के लिए जीवन कम चुनौतीपूर्ण हो जाएगा क्योंकि सॉफ्टवेयर विकास की गति तेज होने की संभावना है। उपलब्ध टूल का उपयोग करना आसान हो जाएगा. अंततः, यह प्रगति एक नए डिजिटल युग में प्रवेश करते हुए एक गतिशील दुनिया का निर्माण करेगी।

स्रोत: www.habr.com