5년에 따라야 할 상위 2020가지 소프트웨어 개발 관행

2020년이 몇 달 남지 않은 것 같지만, 이 달은 소프트웨어 개발 분야에서도 중요한 시기입니다. 이 기사에서는 다가오는 2020년이 소프트웨어 개발자의 삶을 어떻게 변화시킬 것인지 살펴보겠습니다!

미래의 소프트웨어 개발이 여기에 있습니다!

전통적인 소프트웨어 개발은 ​​코드를 작성하고 몇 가지 고정된 규칙을 따라 소프트웨어를 개발하는 것입니다. 그러나 오늘날의 소프트웨어 개발은 ​​인공 지능, 머신 러닝, 딥 러닝의 발전으로 패러다임의 변화를 목격했습니다. 이 세 가지 기술의 통합을 통해 개발자는 지침을 학습하고 원하는 결과에 필요한 추가 기능과 패턴을 데이터에 추가하는 소프트웨어 솔루션을 구축할 수 있습니다.

몇 가지 코드를 사용해 봅시다

시간이 지남에 따라 신경망 소프트웨어 개발 시스템은 통합은 물론 기능 및 인터페이스 계층 측면에서 더욱 복잡해졌습니다. 개발자는 Python 3.6을 사용하여 매우 간단한 신경망을 구축할 수 있습니다. 다음은 1 또는 0으로 이진 분류를 수행하는 프로그램의 예입니다.

물론 신경망 클래스를 만드는 것부터 시작할 수 있습니다.

numpy를 np로 가져 오기

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

시그모이드 함수 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 신경망에 관해 도움이 필요하면 다음으로 문의하세요. 최고의 소프트웨어 개발 회사.또는 AI/ML 개발자를 고용하여 프로젝트 작업을 수행할 수 있습니다.

출력 레이어 뉴런을 사용하여 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)

숨겨진 코드 계층의 오류 계산

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 파악하는 것이 현명하지만 프로그래머는 앱을 새로운 사용자에게 관련되게 만드는 데 도움이 되는 많은 새로운 도구에 대해서도 알아야 합니다.

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

1. 자연어 처리(NLP)

고객 서비스를 강화하는 챗봇을 통해 NLP는 최신 소프트웨어 개발에 종사하는 프로그래머들의 주목을 받고 있습니다. 그들은 신청한다 NLTK 툴킷 파이썬과 마찬가지로 NLTK NLP를 챗봇, 디지털 보조 장치 및 디지털 제품에 신속하게 통합합니다. 2020년 중반 또는 곧 소매업부터 자율주행차, 가정과 사무실 전체의 장치에 이르기까지 모든 분야에서 NLP가 더욱 중요해지는 것을 보게 될 것입니다.

최고의 소프트웨어 개발 도구 및 기술을 사용하면 소프트웨어 개발자가 음성 기반 사용자 인터페이스부터 훨씬 더 쉬운 메뉴 탐색, 감정 분석, 컨텍스트 식별, 감정 및 데이터 접근성에 이르기까지 다양한 방식으로 NLP를 사용할 수 있을 것으로 기대할 수 있습니다. Deloitte가 인용한 IDC 데이터에 따르면 대부분의 사용자가 이 모든 기능을 사용할 수 있으며 기업은 430년까지 최대 2020억 달러의 생산성 향상을 달성할 수 있습니다.

2. REST API를 대체하는 GraphQL

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

GraphQL은 단일 요청으로 여러 사이트에서 모든 관련 데이터를 가져오는 Rest 기반 아키텍처에 대한 새로운 트렌드이자 최상의 대안입니다. 이는 클라이언트-서버 상호 작용을 개선하고 대기 시간을 줄여 앱이 사용자에게 훨씬 더 반응하도록 만듭니다.

소프트웨어 개발에 GraphQL을 사용하면 소프트웨어 개발 기술을 향상시킬 수 있습니다. 또한 REST API보다 코딩이 덜 필요하며 몇 줄의 간단한 라인 내에서 복잡한 쿼리를 활성화할 수 있습니다. 또한 다양한 제품과 함께 공급될 수도 있습니다. 서비스형 백엔드(BaaS) 소프트웨어 개발자가 Python, Node.js, C++ 및 Java를 포함한 다양한 프로그래밍 언어에서 이를 더 쉽게 사용할 수 있도록 하는 제품입니다.

현재 GraphQL은 다음을 통해 개발자 커뮤니티를 지원합니다.

• 초과 및 미달 가져오기 문제 활성화
• 코드 검증 및 유형 확인
• API 문서 자동 생성
• 상세한 오류 메시지를 제공함으로써
• 테이블에 추가 작업 추가: 서버로부터 실시간 메시지를 수신하기 위한 "구독"

3.낮음/코드 없음

모든 로우 코드 소프트웨어 개발 도구는 많은 이점을 제공합니다. 많은 프로그램을 처음부터 작성하려면 최대한 효율적이어야 합니다. 로우 코드 또는 노코드는 더 큰 프로그램에 포함될 수 있는 사전 구성된 코드를 제공합니다. 이를 통해 프로그래머가 아닌 사람이라도 복잡한 제품을 빠르고 쉽게 만들 수 있으며 현대 개발 생태계의 속도를 높일 수 있습니다.

공유 보고서에 따르면 TechRepublic, 노/로우 코드 도구는 이미 웹 포털, 소프트웨어 시스템, 모바일 애플리케이션 및 기타 영역에 배포되고 있습니다. 로우 코드 도구 시장은 15년까지 최대 2020억 달러까지 성장할 것입니다. 이러한 도구는 워크플로 논리, 데이터 필터, 가져오기 및 내보내기 관리와 같은 모든 것을 처리합니다. 2020년에 따라야 할 최고의 로우/노 코드 플랫폼은 다음과 같습니다.

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

4. 5G 물결

5G 연결은 모바일/소프트웨어 개발, 웹 개발에도 큰 영향을 미칠 것입니다. 결국 IoT와 같은 기술에서는 모든 것이 연결됩니다. 따라서 장치 소프트웨어는 5G를 통해 고속 무선 자산을 최대한 활용하게 됩니다.

와 최근 인터뷰에서 디지털 동향모토로라의 제품 부사장인 댄 데리(Dan Dery)는 “앞으로 5G는 더 빠른 데이터 공유, 더 높은 대역폭, 기존 무선 기술보다 10배 더 빠른 전화 소프트웨어 속도를 제공할 것”이라고 말했습니다.

이러한 관점에서 소프트웨어 개발 회사는 5G를 최신 애플리케이션에 통합하기 위해 노력할 것입니다. 5G 출시가 빠르게 진행되면서 20개 이상의 통신업체가 네트워크 업그레이드를 발표했습니다. 따라서 개발자는 이제 적절한 조치를 취하기 시작합니다. API 5G를 활용하기 위해서다. 이 기술은 다음을 획기적으로 향상시킵니다.

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

5. 손쉬운 "인증"

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

현재 해커들은 온라인 사용자 ID와 비밀번호를 알아내는 다양한 방법을 찾고 있습니다. 모바일 사용자는 이미 엄지손가락이나 지문 인식 또는 얼굴 스캔을 통해 스마트폰에 액세스하는 데 익숙하므로 인증 도구를 사용하면 검증을 위한 새로운 기능이 필요하지 않을 뿐만 아니라 사이버 도난 가능성도 줄어듭니다. 다음은 SSL 암호화를 사용하는 몇 가지 다단계 인증 도구입니다.

• 소프트 토큰은 스마트폰을 다중 편리한 요소 인증자로 바꿔줍니다.
• EGrid 패턴은 사용하기 쉽고 업계에서 널리 사용되는 인증 형식입니다.
• 기업을 위한 최고의 인증 소프트웨어로는 RSA SecurID Access, OAuth, Ping Identity, Authx 및 Aerobase가 있습니다.

인도와 미국에는 우수한 음성, 얼굴, 행동 및 생체 인식 인증 소프트웨어를 제공하기 위해 AI의 발전과 함께 인증 및 생체 인식 과학 분야에서 광범위한 연구를 수행하는 소프트웨어 개발 회사가 있습니다. 이제 디지털 채널을 확보하고 플랫폼의 역량을 강화할 수 있습니다.

미주

소프트웨어 개발 속도가 빨라짐에 따라 2020년 프로그래머의 삶은 덜 복잡해질 것으로 보입니다. 사용 가능한 도구를 사용하기가 더 쉬워집니다. 궁극적으로 이러한 발전은 새로운 디지털 시대를 맞이하는 역동적인 세상을 만드는 것으로 이어질 것입니다.

출처 : habr.com