Þó svo virðist sem við séum aðeins nokkrir mánuðir frá því að ná 2020, eru þessir mánuðir einnig mikilvægir á sviði hugbúnaðarþróunar. Hér í þessari grein munum við sjá hvernig komandi ár 2020 mun breyta lífi hugbúnaðarframleiðenda!
Hugbúnaðarþróun í framtíðinni er hér!
Hefðbundin hugbúnaðarþróun snýst um að þróa hugbúnað með því að skrifa kóða og fylgja nokkrum föstum reglum. En nútíma hugbúnaðarþróun hefur orðið vitni að hugmyndabreytingu með framförum í gervigreind, vélanámi og djúpnámi. Með samþættingu þessara þriggja tækni munu verktaki geta smíðað hugbúnaðarlausnir sem læra leiðbeiningarnar og bæta við aukaeiginleikum og mynstrum í gögnum sem þarf til að ná tilætluðum árangri.
Við skulum prófa með einhverjum kóða
Með tímanum hafa taugakerfi hugbúnaðarþróunarkerfin orðið flóknari hvað varðar samþættingu sem og lög af virkni og viðmótum. Hönnuðir geta byggt upp mjög einfalt taugakerfi með Python 3.6. Hér er dæmi um forrit sem gerir tvöfalda flokkun með 1 eða 0.
Auðvitað getum við byrjað á því að búa til tauganetflokk:
flytja inn dofinn sem np
X=np.array([[0,1,1,0],[0,1,1,1],[1,0,0,1]])
y=np.array([[0],[1],[1]])
Að beita Sigmoid aðgerðinni:
def sigmoid ():
return 1/(1 + np.exp(-x))
def derivatives_sigmoid ():
return x * (1-x)Þjálfa líkanið með upphaflegu þyngd og hlutdrægni:
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))Fyrir byrjendur, ef þú þarft hjálp varðandi taugakerfi, geturðu haft samband við .Eða þú getur ráðið gervigreind/ML forritara til að vinna að verkefninu þínu.
Breytir kóða með úttakslagtaugafrumu
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)
Reiknivilla fyrir falið lag af kóða
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
Output:
print (output)
[[0.03391414]
[0.97065091]
[0.9895072 ]]Þó að það sé alltaf skynsamlegt að fylgjast með nýjustu forritunarmálum og kóðunartækni, ættu forritarar líka að vita um mörg ný verkfæri sem hjálpa til við að gera öppin sín viðeigandi fyrir nýja notendur.
Árið 2020 ættu hugbúnaðarframleiðendur að íhuga að fella þessi 5 hugbúnaðarþróunarverkfæri inn í vörur sínar óháð því hvaða forritunarmál þeir nota:
1. Náttúruleg málvinnsla (NLP)
Með spjallbotni sem eykur þjónustu við viðskiptavini fær NLP athygli forritara sem vinna að nútíma hugbúnaðarþróun. Þeir eiga við eins og hjá Python til að fella NLP fljótt inn í spjallbotna, stafræna aðstoðarmenn og stafrænar vörur. Um mitt ár 2020 eða fljótlega muntu sjá að NLP verður mikilvægara í öllu frá smásölufyrirtækjum til sjálfstýrðra farartækja og tækja um allt heimili og skrifstofu.
Með bestu hugbúnaðarþróunarverkfærunum og tækninni geturðu búist við því að hugbúnaðarframleiðendur noti NLP á ýmsan hátt, allt frá radddrifnu notendaviðmóti til mun auðveldara að sigla í valmyndum, tilfinningagreiningu, samhengisgreiningu, tilfinningum og aðgengi að gögnum. Allt væri í boði fyrir flesta notendur og fyrirtæki geta náð allt að 430 milljörðum dala í framleiðniaukningu fyrir árið 2020, samkvæmt IDC gögnum sem Deloitte vitnar í.
2. GraphQL kemur í stað REST Apis
Samkvæmt þróunaraðilum hjá fyrirtækinu mínu, sem er hugbúnaðarþróunarfyrirtæki, er REST API að missa yfirburði sína yfir forritaheiminum vegna hægfara gagnahleðslu sem þarf að gera frá mörgum vefslóðum hver fyrir sig.
GraphQL er nýja stefnan og besti valkosturinn við arkitektúr sem byggir á hvíld sem dregur öll viðeigandi gögn frá mörgum síðum með einni beiðni. Það bætir samskipti viðskiptavinar og netþjóns og dregur úr leynd sem gerir appið mun móttækilegra fyrir notandanum.
Þú getur bætt hugbúnaðarþróunarhæfileika þína þegar þú notar GraphQL fyrir hugbúnaðarþróun. Það krefst einnig minni kóðun en REST Api og gerir kleift að gera flóknar fyrirspurnir kleift innan nokkurra einfaldra lína. Einnig er hægt að fá hana með fjölda tilboð sem auðvelda hugbúnaðarframleiðendum að nota það á mismunandi forritunarmálum, þar á meðal Python, Node.js, C++ og Java.
Eins og er styður GraphQL samfélag þróunaraðila með því að:
- Gerir engin vandamál með yfir og undir sækja
- Löggilding og tegundaskoðun kóða
- Sjálfvirk myndun API skjöl
- Með því að veita nákvæmar villuskilaboð
- Bættu viðbótaraðgerðum við töfluna: „áskriftir“ til að fá rauntímaskilaboð frá þjóninum
3.Lágur/enginn kóða
Öll hugbúnaðarþróunarverkfæri með litlum kóða veita marga kosti. Það ætti að vera eins skilvirkt og hægt er að skrifa mörg forrit frá grunni. Lágur eða enginn kóði veitir forstilltan kóða sem hægt er að fella inn í stærri forrit. Þetta gerir jafnvel ekki forriturum kleift að búa til flóknar vörur fljótt og auðveldlega og flýta fyrir nútíma þróunarvistkerfi.
Samkvæmt skýrslu sem deilt var af , er nú þegar verið að nota verkfærin án/lágmarks í vefgáttum, hugbúnaðarkerfum, farsímaforritum og öðrum sviðum. Markaðurinn fyrir verkfæri með litlum kóða mun vaxa upp í 15 milljarða dollara árið 2020. Þessi verkfæri eru að meðhöndla allt eins og að stjórna verkflæðisrökfræði, gagnasíu, innflutningi og útflutningi. Hér eru bestu lág/enginn kóða pallarnir til að fylgja árið 2020:
- Microsoft PowerApps
- Mendix
- Útkerfi
- Zoho Höfundur
- Salesforce App Cloud
- Fljótur grunnur
- Vorstígvél
4. 5G-bylgjan
5G tenging mun hafa mikil áhrif á farsíma-/hugbúnaðarþróun og vefþróun líka. Eftir allt saman, í tækni eins og IoT er allt tengt. Þannig að hugbúnaður tækisins mun nýta háhraða þráðlausar eignir til hins ýtrasta með 5G.
Í nýlegri viðtali við , Dan Dery, varaforseti hjá Motorola, sagði að "Á næstu árum mun 5G skila hraðari gagnadeilingu, meiri bandbreidd og flýta fyrir símahugbúnaðinum í 10 sinnum hraðar en núverandi þráðlausa tækni."
Í þessu ljósi munu hugbúnaðarþróunarfyrirtæki vinna að því að fella 5G inn í nútíma forrit. Útbreiðsla 5G gengur hratt, meira en 20 rekstraraðilar hafa tilkynnt um uppfærslur á netum sínum. Svo, verktaki mun nú byrja að vinna að því að taka rétta að nýta sér 5G. Tæknin mun verulega bæta eftirfarandi:
- Öryggi netforrits, sérstaklega fyrir netsneiðingu.
- Mun veita nýjar leiðir til að meðhöndla notendaauðkenni.
- Gerir kleift að bæta við nýjum virkni við forrit með lága leynd.
- Mun hafa áhrif á þróun AR/VR kerfisins.
5. Áreynslulaus „Auðkenning“
Auðkenning er sífellt að verða áhrifaríkt ferli til að vernda viðkvæm gögn. Háþróuð tækni er ekki aðeins viðkvæm fyrir tölvusnápur, heldur styður hún einnig gervigreind og jafnvel skammtatölvun. En hugbúnaðarþróunarmarkaðurinn er nú þegar að sjá ofgnótt af nýjum tegundum auðkenningar, svo sem raddgreiningu, líffræðileg tölfræði og andlitsgreiningu.
Á þessum tímapunkti eru tölvuþrjótar að finna mismunandi leiðir til að koma í veg fyrir auðkenni og lykilorð notenda á netinu. Þar sem farsímanotendur eru nú þegar vanir því að fá aðgang að snjallsímum sínum með þumalfingri eða fingri eða með andlitsskönnun, þannig að með auðkenningarverkfærum þurfa þeir ekki nýja möguleika til staðfestingar, auk þess sem líkurnar á netþjófnaði verða minni. Hér eru nokkur fjölþátta auðkenningartæki með SSL dulkóðun.
- Mjúk tákn breyta snjallsímunum þínum í margþægilega auðkenningar.
- EGrid mynstur er auðvelt í notkun og vinsælt form auðkenningar í greininni.
- Sumir af bestu auðkenningarhugbúnaðinum fyrir fyrirtæki eru: RSA SecurID Access, OAuth, Ping Identity, Authx og Aerobase.
Það eru hugbúnaðarþróunarfyrirtæki á Indlandi og Bandaríkjunum sem stunda umfangsmiklar rannsóknir í vísindum auðkenningar og líffræðileg tölfræði með framförum til gervigreindar til að skila framúrskarandi radd-, andlits-, hegðunar- og líffræðilegum auðkenningarhugbúnaði. Nú geturðu tryggt stafrænar rásir og bætt getu kerfa.
Endnotes
Svo virðist sem lífið fyrir forritara árið 2020 muni verða minna flókið þar sem líklegt er að þróunarhraði hugbúnaðarins muni hraðari. Tiltæk verkfæri verða auðveldari í notkun. Að lokum mun þessi framfarir leiða til þess að skapa lifandi heim sem stefnir inn í nýja stafræna öld.
Heimild: www.habr.com