5년 최고의 소프트웨어 개발 사례 2020가지

헤이 하브르! 나는 기사의 번역을 당신의 관심에 제시합니다 “코딩 방법 학습에 대한 5가지 팁 – 프로그래머를 위한 일반적인 조언” 작성자: kristencarter7519.

2020년이 며칠 남지 않은 것 같지만, 요즘은 소프트웨어 개발 분야에서도 중요한 시기입니다. 이 기사에서는 다가오는 2020년이 소프트웨어 개발자의 삶을 어떻게 변화시킬 것인지 살펴보겠습니다.

소프트웨어 개발의 미래가 여기에 있습니다!

전통적인 소프트웨어 개발은 ​​몇 가지 고정된 규칙에 따라 코드를 작성하여 소프트웨어를 개발하는 것입니다. 그러나 현대 소프트웨어 개발은 ​​인공 지능, 머신 러닝, 딥 러닝의 발전으로 패러다임의 변화를 목격했습니다. 이 세 가지 기술을 통합함으로써 개발자는 지침을 통해 학습하고 원하는 결과를 생성하는 데 필요한 데이터에 추가 기능과 패턴을 추가하는 소프트웨어 솔루션을 만들 수 있습니다.

몇 가지 코드를 사용해 봅시다

시간이 지남에 따라 신경망 소프트웨어 개발 시스템은 기능 및 인터페이스 수준은 물론 통합 측면에서 더욱 복잡해졌습니다. 예를 들어 개발자는 Python 3.6을 사용하여 매우 간단한 신경망을 구축할 수 있습니다. 다음은 1 또는 0으로 이진 분류를 수행하는 예제 프로그램입니다.

물론 신경망 클래스를 만드는 것부터 시작할 수 있습니다.

NumPy를 NP로 가져오기

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

시그모이드 함수의 적용:

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

초기 가중치와 편향을 사용하여 모델 훈련:

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))

초보자의 경우 신경망과 관련하여 도움이 필요한 경우 인터넷에서 최고의 소프트웨어 개발 회사의 웹사이트를 검색하거나 AI/ML 개발자를 고용하여 프로젝트 작업을 수행할 수 있습니다.

출력 레이어 뉴런을 사용한 코드 수정

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)

히든코드 레이어 계산 오류

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

출력

print (output)

[[0.03391414]
[0.97065091]
[0.9895072 ]]

항상 최신 프로그래밍 언어와 코딩 기술을 최신 상태로 유지하는 것은 가치가 있으며 프로그래머는 앱을 새로운 사용자에게 관련되게 만드는 데 도움이 되는 많은 새로운 도구도 알고 있어야 합니다.

2020년에 소프트웨어 개발자는 사용하는 프로그래밍 언어에 관계없이 다음 5가지 소프트웨어 개발 도구를 제품에 통합하는 것을 고려해야 합니다.

1. 자연어 처리(NLP)

고객 서비스를 간소화하는 챗봇을 통해 NLP는 최신 소프트웨어 개발에 종사하는 프로그래머들의 주목을 받고 있습니다. 그들은 Python NLTK와 같은 NLTK 툴킷을 사용하여 NLP를 챗봇, 디지털 보조 장치 및 디지털 제품에 신속하게 통합합니다. 2020년 중반 또는 가까운 미래에는 소매업부터 자율주행차, 가정과 사무실용 장치에 이르기까지 모든 분야에서 NLP가 더욱 중요해지는 것을 보게 될 것입니다.

더 나은 소프트웨어 개발 도구 및 기술을 사용하면 소프트웨어 개발자가 음성 기반 사용자 인터페이스부터 훨씬 쉬운 메뉴 탐색, 감정 분석, 상황 식별, 감정 및 데이터 접근성에 이르기까지 다양한 방식으로 NLP를 사용할 것으로 기대할 수 있습니다. 이 모든 기능은 대부분의 사용자에게 제공될 것이며 기업은 430년까지 최대 2020억 달러의 생산성 성장을 달성할 수 있을 것입니다(IDC에 따르면 Deloitte가 인용).

2. REST API를 대체하는 GraphQL

해외 소프트웨어 개발 회사인 우리 회사의 개발자에 따르면 REST API는 여러 URL에서 개별적으로 수행해야 하는 데이터의 느린 로드로 인해 애플리케이션 세계에 대한 지배력을 잃고 있습니다.

GraphQL은 단일 쿼리를 사용하여 여러 사이트에서 모든 관련 데이터를 검색하는 REST 기반 아키텍처에 대한 새로운 트렌드이자 더 나은 대안입니다. 이를 통해 클라이언트-서버 상호 작용이 향상되고 대기 시간이 줄어들어 사용자에 대한 애플리케이션의 응답성이 훨씬 향상됩니다.

소프트웨어 개발에 GraphQL을 사용하면 소프트웨어 개발 기술을 향상시킬 수 있습니다. 또한 REST API보다 적은 코드가 필요하며 몇 줄의 간단한 줄로 복잡한 쿼리를 만들 수 있습니다. 또한 Python, Node.js, C++ 및 Java를 비롯한 다양한 프로그래밍 언어로 소프트웨어 개발자가 쉽게 사용할 수 있도록 다양한 BaaS(Backand as a Service) 기능을 탑재할 수 있습니다.

3. 낮은 코딩 수준/노코드(low code)

모든 로우 코드 소프트웨어 개발 도구는 많은 이점을 제공합니다. 처음부터 많은 프로그램을 작성할 때 가능한 한 효율적이어야 합니다. 로우 코드는 더 큰 프로그램에 포함될 수 있는 사전 구성된 코드를 제공합니다. 이를 통해 프로그래머가 아닌 사람이라도 복잡한 제품을 빠르고 쉽게 만들고 최신 개발 생태계를 가속화할 수 있습니다.

TechRepublic 보고서에 따르면 노코드/로우코드 도구는 이미 웹 포털, 소프트웨어 시스템, 모바일 애플리케이션 및 기타 영역에서 사용되고 있습니다. 로우코드 도구 시장은 15년까지 2020억 달러 규모로 성장할 것입니다. 이러한 도구는 워크플로 논리 관리, 데이터 필터링, 가져오기 및 내보내기를 포함한 모든 것을 처리합니다. 2020년 최고의 로우코드 플랫폼은 다음과 같습니다.

• 마이크로소프트 파워앱
• 멘딕스
• 아웃 시스템
• 조호 크리에이터
• Salesforce 앱 클라우드
• 빠른 자료
• 봄 부팅

4. 5G 웨이브

5G 연결은 웹 개발뿐만 아니라 모바일 앱과 소프트웨어 개발에도 큰 영향을 미칠 것입니다. 결국 IoT와 같은 기술을 통해 모든 것이 연결됩니다. 따라서 장치 소프트웨어는 5G를 통해 고속 무선 네트워크의 기능을 최대한 활용하게 됩니다.

최근 Digital Trends와의 인터뷰에서 Motorola의 제품 담당 부사장인 Dan Dery는 "향후 몇 년 안에 5G는 기존 무선 기술보다 더 빠른 데이터, 더 높은 대역폭을 제공하고 전화 소프트웨어를 10배 더 빠르게 가속화할 것"이라고 말했습니다.

이러한 관점에서 소프트웨어 회사는 5G를 최신 애플리케이션에 도입하기 위해 노력할 것입니다. 현재 20개 이상의 사업자가 네트워크 업그레이드를 발표했습니다. 따라서 개발자는 이제 적절한 API를 사용하여 5G를 활용하는 작업을 시작할 것입니다. 이 기술은 다음을 크게 향상시킵니다.

• 특히 네트워크 슬라이싱을 위한 네트워크 프로그램 보안.
• 사용자 ID를 처리하는 새로운 방법을 제공합니다.
• 짧은 대기 시간으로 애플리케이션에 새로운 기능을 추가할 수 있습니다.
• AR/VR 시스템 개발에 영향을 미칠 것입니다.

5. 간편한 인증

인증은 민감한 데이터를 보호하는 데 점점 더 효과적인 프로세스가 되고 있습니다. 정교한 기술은 소프트웨어 해킹에 취약할 뿐만 아니라 인공지능, 양자컴퓨팅까지 지원한다. 그러나 소프트웨어 개발 시장에서는 이미 음성 분석, 생체 인식, 안면 인식 등 새로운 유형의 인증이 많이 등장하고 있습니다.

이 단계에서 해커는 온라인 사용자 ID와 비밀번호를 위조하는 다양한 방법을 찾습니다. 모바일 사용자는 이미 지문이나 안면 스캔을 통해 스마트폰에 액세스하고 인증 도구를 사용하는 데 익숙하기 때문에 사이버 도난 가능성이 낮아지므로 새로운 인증 기능이 필요하지 않습니다. 다음은 SSL 암호화를 사용하는 몇 가지 다단계 인증 도구입니다.

• 소프트 토큰은 스마트폰을 편리한 다단계 인증자로 바꿔줍니다.
• EGrid 템플릿은 사용하기 쉽고 업계에서 널리 사용되는 인증자 형식입니다.
• 기업을 위한 최고의 인증 프로그램으로는 RSA SecurID Access, OAuth, Ping Identity, Authx 및 Aerobase가 있습니다.

인도와 미국에는 인증 및 생체 인식 분야에서 광범위한 연구를 수행하는 소프트웨어 회사가 있습니다. 또한 음성, 얼굴 ID, 행동 및 생체 인식 인증을 위한 우수한 소프트웨어를 만들기 위해 AI를 홍보하고 있습니다. 이제 디지털 채널을 보호하고 플랫폼 기능을 향상할 수 있습니다.

결론

소프트웨어 개발 속도가 가속화됨에 따라 2020년에는 프로그래머의 삶이 덜 어려워질 것으로 보입니다. 사용 가능한 도구를 사용하기가 더 쉬워질 것입니다. 궁극적으로 이러한 발전은 새로운 디지털 시대를 맞이하는 역동적인 세상을 만들 것입니다.

출처 : habr.com