Эй Хабр! Назарларыңызға мақаланың аудармасын ұсынамын kristencarter7519 авторы.
2020 жылға санаулы күндер қалғандай көрінгенімен, бұл күндер бағдарламалық жасақтаманы әзірлеу саласында да маңызды. Міне, осы мақалада біз алдағы 2020 жыл бағдарламалық жасақтама жасаушылардың өмірін қалай өзгертетінін көреміз.
Бағдарламалық жасақтаманың дамуының болашағы осында!
Дәстүрлі бағдарламалық жасақтаманы әзірлеу дегеніміз - кейбір бекітілген ережелерді сақтай отырып, кодты жазу арқылы бағдарламалық жасақтаманы әзірлеу. Бірақ заманауи бағдарламалық жасақтаманы әзірлеу жасанды интеллект, машиналық оқыту және терең оқытудағы жетістіктермен парадигманың өзгеруінің куәсі болды. Осы үш технологияны біріктіре отырып, әзірлеушілер нұсқаулардан үйренетін бағдарламалық шешімдерді жасай алады және қажетті нәтижені алу үшін қажетті деректерге қосымша мүмкіндіктер мен үлгілерді қоса алады.
Кейбір кодты қолданып көрейік
Уақыт өте келе нейрондық желіні бағдарламалық қамтамасыз етуді әзірлеу жүйелері интеграция, сондай-ақ функционалдық деңгейлер мен интерфейстер тұрғысынан күрделене түсті. Әзірлеушілер, мысалы, Python 3.6 көмегімен өте қарапайым нейрондық желіні құра алады. Мұнда 1 немесе 0 сандарымен екілік жіктеуді орындайтын бағдарламаның мысалы келтірілген.
Әрине, біз нейрондық желі класын құрудан бастай аламыз:
NP ретінде NumPy импорттау
X=np.array([[0,1,1,0],[0,1,1,1],[1,0,0,1]])
y=np.array([[0],[1],[1]])Сигма тәрізді функцияның қолданылуы:
def sigmoid ():
return 1/(1 + np.exp(-x))
def derivatives_sigmoid ():
return x * (1-x)Бастапқы салмақтары мен қиғаштықтары бар модельді оқыту:
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))Жаңадан бастаушылар үшін, егер сізге нейрондық желілерге қатысты көмек қажет болса, сіз интернеттен бағдарламалық жасақтаманы әзірлеуші жетекші компаниялардың веб-сайттарын іздей аласыз немесе жобаңызда жұмыс істеу үшін AI/ML әзірлеушілерін жалдай аласыз.
Шығу қабатының нейронының көмегімен кодты өзгерту
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)
Жасырын код қабатын есептеу қатесі
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) *lrкету
print (output)
[[0.03391414]
[0.97065091]
[0.9895072 ]]Әрқашан соңғы бағдарламалау тілдері мен кодтау әдістерін жаңартып отыру керек, сонымен қатар бағдарламашылар өздерінің қолданбаларын жаңа пайдаланушыларға сәйкес етуге көмектесетін көптеген жаңа құралдарды білуі керек.
2020 жылы бағдарламалық жасақтаманы әзірлеушілер қандай бағдарламалау тілін пайдаланса да, өз өнімдеріне бағдарламалық жасақтаманы әзірлеудің осы 5 құралын қосуды қарастыруы керек:
1. Табиғи тілді өңдеу (NLP)
Тұтынушыларға қызмет көрсетуді жеңілдететін чат-бот арқылы NLP заманауи бағдарламалық жасақтаманы әзірлеумен айналысатын бағдарламашылардың назарын аударады. Олар NLP-ті чат-боттарға, сандық көмекшілерге және цифрлық өнімдерге жылдам енгізу үшін Python NLTK сияқты NLTK құралдар жинақтарын пайдаланады. 2020 жылдың ортасына қарай немесе жақын болашақта NLP бөлшек саудадан бастап автономды көліктерге және үй мен кеңсеге арналған құрылғыларға дейін маңыздырақ бола түсетінін көресіз.
Бағдарламалық жасақтаманы әзірлеудің жақсы құралдары мен технологияларымен алға жылжып, бағдарламалық жасақтаманы әзірлеушілер дауысқа негізделген пайдаланушы интерфейстерінен бастап мәзірді шарлауды, көңіл-күйді талдауды, мәтінмәнді сәйкестендіруді, эмоцияны және деректерге қол жетімділікті айтарлықтай жеңілдетуге дейін әртүрлі тәсілдермен NLP қолданады деп күтуге болады. Мұның барлығы пайдаланушылардың көпшілігіне қолжетімді болады, ал компаниялар 430 жылға қарай өнімділіктің 2020 миллиард долларға дейін өсуіне қол жеткізе алады (IDC деректері бойынша, Deloitte келтірген).
2. REST Apis ауыстыратын GraphQL
Оффшорлық бағдарламалық жасақтаманы әзірлеуші компаниямның әзірлеушілерінің айтуынша, REST API бірнеше URL мекенжайларынан жеке орындалуы керек деректердің баяу жүктелуіне байланысты қолданбалар әлеміндегі үстемдігін жоғалтады.
GraphQL – жаңа тренд және REST негізіндегі архитектураға жақсырақ балама, ол бір сұрауды пайдаланып бірнеше сайттардан барлық сәйкес деректерді шығарады. Бұл клиент пен сервердің өзара әрекеттесуін жақсартады және кідіріс уақытын азайтады, бұл қолданбаны пайдаланушы үшін айтарлықтай жауап береді.
Бағдарламалық жасақтаманы әзірлеу үшін GraphQL пайдаланған кезде бағдарламалық жасақтаманы әзірлеу дағдыларын жақсартуға болады. Оған қоса, ол REST Api-ге қарағанда аз кодты қажет етеді және бірнеше қарапайым жолдарда күрделі сұрауларды жасауға мүмкіндік береді. Сондай-ақ ол Python, Node.js, C++ және Java сияқты әртүрлі бағдарламалау тілдерінде бағдарламалық жасақтаманы әзірлеушілерге пайдалануды жеңілдететін бірқатар Backand as a Service (BaaS) мүмкіндіктерімен жабдықталуы мүмкін.
3. Төмен кодтау деңгейі/код жоқ (төмен код)
Барлық төмен кодты бағдарламалық жасақтаманы әзірлеу құралдары көптеген артықшылықтар береді. Ол көптеген бағдарламаларды нөлден жазғанда мүмкіндігінше тиімді болуы керек. Төмен код үлкенірек бағдарламаларға ендірілген алдын ала конфигурацияланған кодты береді. Бұл тіпті бағдарламашы еместерге де күрделі өнімдерді тез және оңай жасауға және заманауи даму экожүйесін жеделдетуге мүмкіндік береді.
TechRepublic есебіне сәйкес, кодсыз/төмен код құралдары қазірдің өзінде веб-порталдарда, бағдарламалық жүйелерде, мобильді қосымшаларда және басқа салаларда қолданылуда. Төмен кодты құралдар нарығы 15 жылға қарай 2020 миллиард долларға дейін өседі. Бұл құралдар жұмыс процесінің логикасын басқару, деректерді сүзу, импорттау және экспорттауды қоса алғанда, барлығын реттейді. Міне, 2020 жылы ең жақсы төмен кодты платформалар:
- Microsoft PowerApps
- Мендикс
- Сыртқы жүйелер
- Zoho жасаушысы
- Salesforce қолданбасының бұлты
- Жылдам негіз
- Көктемгі етік
4. 5G толқыны
5G қосылымы мобильді қосымшалар мен бағдарламалық жасақтаманы әзірлеуге, сондай-ақ веб-әзірлеуге үлкен әсер етеді. Өйткені, IoT сияқты технологиялармен бәрі байланысты. Осылайша, құрылғы бағдарламалық жасақтамасы 5G бар жоғары жылдамдықты сымсыз желілердің мүмкіндіктерін барынша пайдаланады.
Жақында Digital Trends-ке берген сұхбатында Motorola компаниясының өнім жөніндегі вице-президенті Дэн Дери «таяу жылдары 5G деректерді жылдам жеткізеді, өткізу қабілеттілігі жоғары болады және телефон бағдарламалық жасақтамасын қолданыстағы сымсыз технологияларға қарағанда 10 есе жылдамдататын болады» деді.
Осы тұрғыда бағдарламалық жасақтама компаниялары 5G-ті заманауи қолданбаларға енгізу үшін жұмыс істейтін болады. Қазіргі уақытта 20-дан астам оператор өз желілерін жаңарту туралы хабарлады. Осылайша, әзірлеушілер енді 5G артықшылықтарын пайдалану үшін сәйкес API интерфейстерін пайдалану бойынша жұмыс істей бастайды. Технология мыналарды айтарлықтай жақсартады:
- Желілік бағдарлама қауіпсіздігі, әсіресе Network Slicing үшін.
- Пайдаланушы идентификаторларын өңдеудің жаңа жолдарын қамтамасыз етіңіз.
- Төмен кідіріспен қолданбаларға жаңа функцияларды қосуға мүмкіндік береді.
- AR/VR жүйесінің дамуына әсер етеді.
5. Жеңіл аутентификация
Аутентификация құпия деректерді қорғаудың тиімді үдерісіне айналуда. Күрделі технология бағдарламалық жасақтаманы бұзуға ғана осал емес, сонымен қатар жасанды интеллект пен тіпті кванттық есептеулерді қолдайды. Бірақ бағдарламалық жасақтаманы әзірлеу нарығы дауысты талдау, биометрия және бет-әлпетті тану сияқты аутентификацияның көптеген жаңа түрлерін көруде.
Бұл кезеңде хакерлер желідегі пайдаланушы идентификаторлары мен құпия сөздерді қолдан жасаудың әртүрлі жолдарын табады. Мобильді пайдаланушылар смартфондарына саусақ ізі немесе бет-әлпет сканерлеу арқылы кіруге дағдыланғандықтан, аутентификация құралдарын пайдаланады, олар жаңа тексеру мүмкіндіктерін қажет етпейді, өйткені киберұрлық ықтималдығы аз болады. Мұнда SSL шифрлауы бар бірнеше көп факторлы аутентификация құралдары берілген.
- Soft Tokens смартфондарды ыңғайлы көп факторлы аутентификацияға айналдырады.
- EGrid үлгілері - бұл саладағы түпнұсқалық растамалардың қолдануға оңай және танымал түрі.
- Бизнеске арналған ең жақсы аутентификация бағдарламаларының кейбірі RSA SecurID Access, OAuth, Ping Identity, Authx және Aerobase болып табылады.
Үндістан мен АҚШ-та аутентификация және биометрия саласында ауқымды зерттеулер жүргізетін бағдарламалық қамтамасыз ету компаниялары бар. Олар сондай-ақ дауыс, тұлға идентификаторы, мінез-құлық және биометриялық аутентификация үшін жоғары бағдарламалық жасақтаманы жасау үшін AI-ны алға жылжытуда. Енді сіз сандық арналарды қорғап, платформа мүмкіндіктерін жақсарта аласыз.
қорытынды
Бағдарлама жасаушылардың өмірі 2020 жылы қиындай түсетін сияқты, өйткені бағдарламалық жасақтаманы әзірлеу қарқыны жылдамдауы мүмкін. Қолжетімді құралдарды пайдалану оңайырақ болады. Сайып келгенде, бұл прогресс жаңа цифрлық дәуірге кіретін динамикалық әлемді жасайды.
Ақпарат көзі: www.habr.com