Iako se čini da nas samo nekoliko mjeseci dijeli od 2020. godine, ovi su mjeseci također važni u području razvoja softvera. Ovdje u ovom članku vidjet ćemo kako će nadolazeća 2020. godina promijeniti živote programera softvera!
Budući razvoj softvera je ovdje!
Tradicionalni razvoj softvera je razvoj softvera pisanjem koda i pridržavanjem nekih fiksnih pravila. No, današnji razvoj softvera svjedočio je promjeni paradigme s napretkom u umjetnoj inteligenciji, strojnom učenju i dubokom učenju. Uz integraciju ove tri tehnologije, programeri će moći izgraditi softverska rješenja koja uče upute i dodaju dodatne značajke i uzorke u podatke koji su potrebni za željeni rezultat.
Isprobajmo s kodom
S vremenom su sustavi za razvoj softvera neuronske mreže postali složeniji u smislu integracija, kao i slojeva funkcionalnosti i sučelja. Programeri mogu izgraditi vrlo jednostavnu neuronsku mrežu s Pythonom 3.6. Evo primjera programa koji radi binarnu klasifikaciju s 1 ili 0.
Naravno, možemo započeti stvaranjem klase neuronske mreže:
uvoz numpy kao np
X=np.array([[0,1,1,0],[0,1,1,1],[1,0,0,1]])
y=np.array([[0],[1],[1]])
Primjena sigmoidne funkcije:
def sigmoid ():
return 1/(1 + np.exp(-x))
def derivatives_sigmoid ():
return x * (1-x)Uvježbavanje modela s početnim težinama i pristranostima:
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))Za početnike, ako trebate pomoć u vezi neuronskih mreža, možete se obratiti na .Ili, možete angažirati AI/ML programere da rade na vašem projektu.
Modificiranje koda s neuronom izlaznog sloja
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)
Pogreška izračuna za skriveni sloj kodova
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
Izlaz:
print (output)
[[0.03391414]
[0.97065091]
[0.9895072 ]]Iako je uvijek mudro biti u toku s najnovijim programskim jezicima i tehnikama kodiranja, programeri bi također trebali znati o mnogim novim alatima koji pomažu da njihove aplikacije budu relevantne za nove korisnike.
U 2020. programeri softvera trebali bi razmotriti uključivanje ovih 5 alata za razvoj softvera u svoje proizvode bez obzira koji programski jezik koriste:
1. Obrada prirodnog jezika (NLP)
Uz chatbot koji osnažuje korisničku službu, NLP privlači pažnju programera koji rade na razvoju modernog softvera. Primjenjuju se poput Pythonovog za brzo uključivanje NLP-a u chatbotove, digitalne asistente i digitalne proizvode. Do sredine 2020. ili uskoro vidjet ćete da NLP postaje važniji u svemu, od maloprodaje do autonomnih vozila i uređaja u domu i uredu.
Idući naprijed s najboljim alatima i tehnologijama za razvoj softvera, možete očekivati da će programeri softvera koristiti NLP na brojne načine od glasovno vođenog korisničkog sučelja do mnogo lakšeg kretanja izbornicima, analize osjećaja, identifikacije konteksta, emocija i pristupačnosti podataka. Sve će biti dostupno većini korisnika, a tvrtke mogu postići do 430 milijardi dolara povećanja produktivnosti do 2020., prema podacima IDC-a koje navodi Deloitte.
2. GraphQL Zamjena REST Apis
Prema programerima u mojoj tvrtki koja je offshore tvrtka za razvoj softvera, REST API gubi svoju dominaciju nad aplikacijskim svemirom zbog svog sporog učitavanja podataka koje treba obaviti s više URL-ova pojedinačno.
GraphQL je novi trend i najbolja alternativa arhitekturi temeljenoj na Rest-u koja izvlači sve relevantne podatke s više stranica jednim zahtjevom. Poboljšava interakcije klijent-poslužitelj i smanjuje latenciju zbog čega aplikacija mnogo bolje reagira na korisnika.
Možete poboljšati svoje vještine razvoja softvera ako koristite GraphQL za razvoj softvera. Također zahtijeva manje kodiranja od REST API-ja i omogućuje omogućavanje složenih upita unutar nekoliko jednostavnih redaka. Također se može isporučiti s brojnim ponude koje programerima olakšavaju korištenje na različitim programskim jezicima uključujući Python, Node.js, C++ i Java.
Trenutno GraphQL podržava zajednicu programera tako što:
- Omogućivanje problema s prekomjernim i nedovoljno dohvaćanjem
- Validacija i provjera tipa kodova
- Dokumentacija API-ja za automatsko generiranje
- Davanjem detaljnih poruka o pogrešci
- Dodajte dodatnu operaciju u tablicu: “pretplate” za primanje poruka u stvarnom vremenu s poslužitelja
3. Nizak/Bez koda
Svi alati za razvoj softvera s niskim kodom pružaju mnoge prednosti. Trebao bi biti što učinkovitiji u pisanju mnogih programa od nule. Low code ili no-code pružaju unaprijed konfigurirani kod koji se može ugraditi u veće programe. To čak i onima koji nisu programeri omogućuju brzo i jednostavno stvaranje složenih proizvoda i ubrzavanje modernog razvojnog ekosustava.
Prema izvješću koje je podijelio , alati bez/niskog koda već se postavljaju na web portale, softverske sustave, mobilne aplikacije i druga područja. Tržište alata s niskim kodom porast će do 15 milijardi dolara do 2020. Ovi alati obrađuju sve poput upravljanja logikom tijeka rada, filtrom podataka, uvozom i izvozom. Ovo su najbolje platforme s niskim kodom/bez koda koje možete slijediti u 2020.:
- Microsoft PowerApps
- Mendix
- Outsystems
- Zoho Stvoritelj
- Salesforce App Cloud
- Brza baza
- Proljetna čizma
4. 5G val
5G povezivost uvelike će utjecati na razvoj mobilnih uređaja/softvera, kao i na web razvoj. Uostalom, u tehnologiji kao što je IoT sve je povezano. Dakle, softver uređaja će iskoristiti brza bežična sredstva do njihovog najvećeg potencijala s 5G.
U nedavnom intervjuu , Dan Dery, potpredsjednik proizvoda u Motoroli, izjavio je da će "u nadolazećim godinama 5G omogućiti brže dijeljenje podataka, veću propusnost i ubrzati telefonski softver do 10 puta brže od postojeće bežične tehnologije."
U tom svjetlu, tvrtke za razvoj softvera radit će na uključivanju 5G u moderne aplikacije. Uvođenje 5G brzo napreduje, više od 20 operatera najavilo je nadogradnju svojih mreža. Dakle, programeri će sada početi raditi na preuzimanju ispravnog iskoristiti prednosti 5G. Tehnologija će dramatično poboljšati sljedeće:
- Sigurnost mrežnog programa, posebno za mrežno rezanje.
- Osigurat će nove načine za rukovanje korisničkim identitetima.
- Omogućit će dodavanje novih funkcija aplikacijama s niskom stopom kašnjenja.
- Imat će utjecaj na razvoj AR/VR sustava.
5. "Autentifikacija" bez napora
Autentifikacija sve više postaje učinkovit proces u zaštiti osjetljivih podataka. Sofisticirana tehnologija nije samo ranjiva na softver za hakiranje, već podržava i umjetnu inteligenciju, pa čak i kvantno računalstvo. Ali tržište razvoja softvera već vidi mnoštvo novih vrsta autentifikacije, kao što su analiza glasa, biometrija i prepoznavanje lica.
U ovom trenutku hakeri pronalaze različite načine za potkopavanje korisničkih identiteta i lozinki. Kako su mobilni korisnici već navikli pristupati svojim pametnim telefonima otiskom palca ili prsta ili skeniranjem lica, tako uz alate za autentifikaciju neće trebati nove mogućnosti za provjeru valjanosti, kao što će i šanse za cyber krađu postati manje. Evo nekoliko alata za provjeru autentičnosti s više faktora sa SSL enkripcijom.
- Soft tokeni pretvaraju vaše pametne telefone u multipraktične autentifikatore.
- EGrid patterns je jednostavan za korištenje i popularan oblik autentifikatora u industriji.
- Neki od najboljih softvera za autentifikaciju za tvrtke su: RSA SecurID Access, OAuth, Ping Identity, Authx i Aerobase.
Postoje tvrtke za razvoj softvera u Indiji i SAD-u koje provode opsežna istraživanja u znanosti o autentifikaciji i biometriji s napretkom u umjetnoj inteligenciji za isporuku izvrsnog softvera za autentifikaciju glasa, lica, ponašanja i biometrijske autentifikacije. Sada možete osigurati digitalne kanale i poboljšati mogućnosti platformi.
Bilješke
Čini se da će život programera u 2020. postati manje kompliciran jer će se tempo razvoja softvera vjerojatno ubrzati. Dostupni alati postat će lakši za korištenje. U konačnici, ovaj će napredak dovesti do stvaranja živahnog svijeta koji ide u novo digitalno doba.
Izvor: www.habr.com
