Ծրագրաշարի մշակման լավագույն 5 պրակտիկաները, որոնք պետք է հետևել 2020 թվականին

Թեև թվում է, որ մենք ընդամենը մի քանի ամիս է մնացել մինչև 2020 թվականը, այս ամիսները կարևոր են նաև ծրագրային ապահովման մշակման ոլորտում։ Այստեղ այս հոդվածում մենք կտեսնենք, թե ինչպես գալիք 2020 թվականը կփոխի ծրագրային ապահովման մշակողների կյանքը:

Ապագա ծրագրային ապահովման մշակումն այստեղ է:

Ավանդական ծրագրային ապահովման մշակումը վերաբերում է ծրագրային ապահովման մշակմանը կոդ գրելով և որոշ ֆիքսված կանոններին հետևելով: Սակայն ներկայիս ծրագրային ապահովման մշակումը ականատես է եղել պարադիգմային փոփոխության՝ արհեստական ​​ինտելեկտի, մեքենայական ուսուցման և խորը ուսուցման առաջընթացով: Այս երեք տեխնոլոգիաների ինտեգրման շնորհիվ մշակողները կկարողանան ստեղծել ծրագրային լուծումներ, որոնք սովորում են հրահանգները և ավելացնում են լրացուցիչ հնարավորություններ և օրինաչափություններ տվյալների մեջ, որոնք անհրաժեշտ են ցանկալի արդյունքի համար:

Եկեք փորձենք որոշ կոդով

Ժամանակի ընթացքում նեյրոնային ցանցի ծրագրային ապահովման մշակման համակարգերն ավելի բարդ են դարձել ինտեգրումների, ինչպես նաև ֆունկցիոնալության շերտերի և ինտերֆեյսերի առումով: Մշակողները կարող են շատ պարզ նեյրոնային ցանց կառուցել Python 3.6-ի միջոցով: Ահա մի ծրագրի օրինակ, որը կատարում է երկուական դասակարգում 1-ով կամ 0-ով:

Իհարկե, մենք կարող ենք սկսել նեյրոնային ցանցի դաս ստեղծելով.

ներմուծել numpy որպես np

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

Սիգմոիդ ֆունկցիայի կիրառում.

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

Մոդելի մարզում սկզբնական կշիռներով և կողմնակալությամբ.

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))

Սկսնակների համար, եթե նեյրոնային ցանցերի հետ կապված օգնության կարիք ունեք, կարող եք կապ հաստատել ծրագրային ապահովման մշակման լավագույն ընկերություն.Կամ կարող եք վարձել AI/ML մշակողների՝ ձեր նախագծի վրա աշխատելու համար:

Կոդերի փոփոխություն ելքային շերտի նեյրոնով

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)

Կոդերի թաքնված շերտի համար սխալի հաշվարկ

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

Արդյունք:

print (output)

[[0.03391414]
[0.97065091]
[0.9895072 ]]

Թեև միշտ խելամիտ է հետևել ծրագրավորման վերջին լեզուներին և կոդավորման մեթոդներին, ծրագրավորողները պետք է նաև իմանան բազմաթիվ նոր գործիքների մասին, որոնք օգնում են իրենց հավելվածները համապատասխանեցնել նոր օգտվողներին:

2020 թվականին ծրագրային ապահովման մշակողները պետք է մտածեն ծրագրային ապահովման մշակման այս 5 գործիքներն իրենց արտադրանքի մեջ ներառելու մասին՝ անկախ նրանից, թե ծրագրավորման որ լեզվից են նրանք օգտագործում.

1. Բնական լեզվի մշակում (NLP)

Հաճախորդների սպասարկման հզորացման շնորհիվ NLP-ն գրավում է ժամանակակից ծրագրային ապահովման մշակման վրա աշխատող ծրագրավորողների ուշադրությունը: Դիմում են NLTK գործիքակազմ ինչպես Python-ը NLTK արագորեն ներառել NLP-ն չաթ-բոտերի, թվային օգնականների և թվային արտադրանքների մեջ: 2020 թվականի կեսերին կամ շուտով, դուք կտեսնեք, որ NLP-ն ավելի կարևոր կդառնա ամեն ինչում՝ մանրածախ բիզնեսից մինչև ինքնավար մեքենաներ, ինչպես նաև տան և գրասենյակի սարքերում:

Ծրագրաշարի մշակման լավագույն գործիքներով և տեխնոլոգիաներով, դուք կարող եք ակնկալել, որ ծրագրային ապահովման մշակողները կօգտագործեն NLP-ն մի շարք ձևերով՝ ձայնային ինտերֆեյսից մինչև ընտրացանկերի ավելի հեշտ նավարկելու համար, տրամադրությունների վերլուծություն, համատեքստի նույնականացում, զգացմունքներ և տվյալների հասանելիություն: Բոլորը հասանելի կլինեն օգտատերերի մեծամասնությանը, և բիզնեսները կարող են մինչև 430 թվականը հասնել մինչև 2020 միլիարդ դոլարի արտադրողականության աճի, համաձայն IDC-ի տվյալների, որոնք մեջբերված են Deloitte-ում:

2. GraphQL-ը փոխարինում է REST Apis-ին

Ըստ իմ ընկերության ծրագրավորողների, որը օֆշորային ծրագրաշարի մշակման ընկերություն է, REST API-ն կորցնում է իր գերիշխանությունը կիրառական տիեզերքի վրա՝ տվյալների դանդաղ բեռնման պատճառով, որը պետք է կատարվի առանձին URL-ներից:

GraphQL-ը Rest-ի վրա հիմնված ճարտարապետության նոր տենդենցն է և լավագույն այլընտրանքը, որը մեկ հարցումով հավաքում է բոլոր համապատասխան տվյալները բազմաթիվ կայքերից: Այն բարելավում է հաճախորդ-սերվեր փոխազդեցությունը և նվազեցնում է հետաձգման ժամկետը, որը հավելվածը դարձնում է ավելի պատասխանատու օգտատիրոջ համար:

Դուք կարող եք բարելավել ձեր ծրագրային ապահովման մշակման հմտությունները, երբ օգտագործում եք GraphQL ծրագրային ապահովման մշակման համար: Այն նաև պահանջում է ավելի քիչ կոդավորում, քան REST Api-ն և թույլ է տալիս մի քանի պարզ տողում միացնել բարդ հարցումները: Այն կարող է տրամադրվել նաև մի շարք Backend որպես ծառայություն (BaaS) առաջարկներ, որոնք հեշտացնում են ծրագրային ապահովման մշակողների համար այն օգտագործել տարբեր ծրագրավորման լեզուներով, ներառյալ Python, Node.js, C++ և Java:

Ներկայումս GraphQL-ն աջակցում է մշակողների համայնքին՝

• Միացնելով առանց ավելորդ բեռնման խնդիրների
• Կոդերի վավերացում և տիպի ստուգում
• Ավտոմատ գեներացնող API փաստաթղթեր
• Մանրամասն սխալի հաղորդագրություններ տրամադրելով
• Աղյուսակում ավելացրեք լրացուցիչ գործողություն՝ «բաժանորդագրություններ»՝ սերվերից իրական ժամանակում հաղորդագրություններ ստանալու համար

3. Ցածր/Ոչ կոդը

Ցածր կոդով ծրագրային ապահովման մշակման բոլոր գործիքներն ապահովում են բազմաթիվ առավելություններ: Այն պետք է հնարավորինս արդյունավետ լինի շատ ծրագրեր զրոյից գրելիս: Ցածր կամ առանց ծածկագիրը ապահովում է նախապես կազմաձևված կոդ, որը կարող է ներկառուցվել ավելի մեծ ծրագրերում: Սա թույլ է տալիս նույնիսկ ոչ ծրագրավորողներին արագ և հեշտությամբ ստեղծել բարդ արտադրանք և արագացնել ժամանակակից զարգացման էկոհամակարգը:

Համաձայն հաղորդագրության, որը կիսվել է TechRepublic, առանց/ցածր կոդերի գործիքներն արդեն տեղակայվում են վեբ պորտալներում, ծրագրային համակարգերում, բջջային հավելվածներում և այլ ոլորտներում: Ցածր ծածկագրի գործիքների շուկան մինչև 15 թվականը կաճի մինչև 2020 միլիարդ դոլար: Այս գործիքները կառավարում են ամեն ինչ, օրինակ՝ կառավարել աշխատանքային հոսքի տրամաբանությունը, տվյալների զտիչը, ներմուծումը և արտահանումը: Ահա 2020-ին հետևելու ցածր/առանց կոդերի լավագույն հարթակները.

• Microsoft PowerApps
• Մենդիքս
• Արտհամակարգեր
• Zoho Ստեղծող
• Salesforce App Cloud
• Արագ բազա
• Գարնանային կոշիկ

4. 5G ալիքը

5G կապը մեծապես կազդի բջջային/ծրագրային ապահովման զարգացման, ինչպես նաև վեբ զարգացման վրա: Ի վերջո, IoT-ի նման տեխնոլոգիայում ամեն ինչ կապված է: Այսպիսով, սարքի ծրագրակազմը կօգտագործի գերարագ անլար ակտիվները իրենց առավելագույն ներուժով 5G-ով:

Վերջերս մի հարցազրույցում հետ Թվային միտումներըMotorola-ի արտադրանքի փոխնախագահ Դեն Դերին հայտարարել է, որ «Առաջիկա տարիներին 5G-ը կապահովի տվյալների ավելի արագ փոխանակում, ավելի մեծ թողունակություն և կարագացնի հեռախոսի ծրագրակազմը 10 անգամ ավելի արագ, քան գոյություն ունեցող անլար տեխնոլոգիան»:

Այս լույսի ներքո, ծրագրային ապահովման մշակող ընկերությունները կաշխատեն 5G-ն ժամանակակից հավելվածներում ներառելու ուղղությամբ: 5G-ի ներդրումն արագ է ընթանում, ավելի քան 20 օպերատորներ հայտարարել են իրենց ցանցերի արդիականացման մասին: Այսպիսով, մշակողները այժմ կսկսեն աշխատել պատշաճ վերցնելու վրա ԱԴԲ-ները 5G-ից օգտվելու համար: Տեխնոլոգիան կտրուկ կբարելավի հետևյալը.

• Ցանցային ծրագրի անվտանգություն, հատկապես ցանցի կտրման համար:
• Կտրամադրի օգտատերերի ինքնությունը կարգավորելու նոր ուղիներ:
• Թույլ կտա նոր գործառույթներ ավելացնել ցածր հետաձգման արագությամբ հավելվածներին:
• Ազդեցություն կունենա AR/VR միացված համակարգի զարգացման վրա:

5. Հեշտ «Նույնականացում»

Նույնականացումը գնալով դառնում է զգայուն տվյալների պաշտպանության արդյունավետ գործընթաց: Բարդ տեխնոլոգիան ոչ միայն խոցելի է հաքերային ծրագրերի համար, այլև աջակցում է արհեստական ​​ինտելեկտին և նույնիսկ քվանտային հաշվարկներին: Սակայն ծրագրային ապահովման մշակման շուկան արդեն տեսնում է նույնականացման մի շարք նոր տեսակներ, ինչպիսիք են ձայնի վերլուծությունը, կենսաչափությունը և դեմքի ճանաչումը:

Այս պահին հաքերները տարբեր ուղիներ են գտնում առցանց օգտատերերի ինքնությունը և գաղտնաբառերը խաթարելու համար: Քանի որ բջջային օգտատերերն արդեն սովոր են մուտք գործել իրենց սմարթֆոններ բութ մատի կամ մատի տպավորությամբ կամ դեմքի սկանով, ուստի իսկորոշման գործիքների դեպքում նրանք վավերացման համար նոր հնարավորությունների կարիք չեն ունենա, ինչպես նաև կիբեր գողության հավանականությունը կնվազի: Ահա մի քանի գործոն նույնականացման գործիքներ SSL կոդավորումով:

• Soft Tokens-ը ձեր սմարթֆոնները վերածում են բազմաֆունկցիոնալ նույնականացուցիչների:
• EGrid patterns-ը արդյունաբերության մեջ իսկորոշիչների հեշտ օգտագործման և տարածված ձև է:
• Բիզնեսի համար նույնականացման լավագույն ծրագրերից են՝ RSA SecurID Access, OAuth, Ping Identity, Authx և Aerobase:

Հնդկաստանում և ԱՄՆ-ում կան ծրագրային ապահովման մշակման ընկերություններ, որոնք իրականացնում են նույնականացման և կենսաչափական գիտության լայնածավալ հետազոտություններ՝ արհեստական ​​ինտելեկտի առաջխաղացումներով՝ ձայնի, դեմքի, վարքագծային և կենսաչափական նույնականացման գերազանց ծրագրային ապահովում: Այժմ դուք կարող եք ապահովել թվային ալիքները և բարելավել հարթակների հնարավորությունները:

Վերջնագրերը

Թվում է, որ ծրագրավորողների կյանքը 2020 թվականին ավելի քիչ կբարդանա, քանի որ ծրագրային ապահովման մշակման տեմպերը, ամենայն հավանականությամբ, արագանալու են: Առկա գործիքները կդառնան ավելի հեշտ օգտագործման համար: Ի վերջո, այս առաջընթացը կհանգեցնի կենսունակ աշխարհի ստեղծմանը, որը շարժվում է դեպի նոր թվային դարաշրջան:

Source: www.habr.com