5-ലെ 2020 മികച്ച സോഫ്റ്റ്‌വെയർ വികസന സമ്പ്രദായങ്ങൾ

ഹേ ഹബർ! ലേഖനത്തിന്റെ വിവർത്തനം ഞാൻ നിങ്ങളുടെ ശ്രദ്ധയിൽപ്പെടുത്തുന്നു "കോഡ് എങ്ങനെ ചെയ്യാമെന്ന് പഠിക്കുന്നതിനുള്ള 5 നുറുങ്ങുകൾ - പ്രോഗ്രാമർമാർക്കുള്ള പൊതു ഉപദേശം" kristencarter7519 മുഖേന.

2020-ലേക്ക് ഇനി ഏതാനും ദിവസങ്ങൾ മാത്രമേയുള്ളൂവെന്ന് തോന്നുമെങ്കിലും, സോഫ്റ്റ്‌വെയർ വികസന മേഖലയിലും ഈ ദിവസങ്ങൾ പ്രധാനമാണ്. ഈ ലേഖനത്തിൽ, വരുന്ന വർഷം 2020 സോഫ്റ്റ്‌വെയർ ഡെവലപ്പർമാരുടെ ജീവിതത്തെ എങ്ങനെ മാറ്റുമെന്ന് ഞങ്ങൾ കാണും.

സോഫ്റ്റ്‌വെയർ വികസനത്തിന്റെ ഭാവി ഇതാ!

പരമ്പരാഗത സോഫ്‌റ്റ്‌വെയർ വികസനം എന്നത് ചില നിശ്ചിത നിയമങ്ങൾ പാലിച്ച് കോഡ് എഴുതി സോഫ്റ്റ്‌വെയർ വികസിപ്പിക്കുന്നതാണ്. എന്നാൽ ആധുനിക സോഫ്‌റ്റ്‌വെയർ വികസനം ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇന്റലിജൻസ്, മെഷീൻ ലേണിംഗ്, ഡീപ് ലേണിംഗ് എന്നിവയിലെ പുരോഗതിക്കൊപ്പം ഒരു മാതൃകാപരമായ മാറ്റത്തിന് സാക്ഷ്യം വഹിച്ചു. ഈ മൂന്ന് സാങ്കേതികവിദ്യകളും സമന്വയിപ്പിക്കുന്നതിലൂടെ, ഡെവലപ്പർമാർക്ക് നിർദ്ദേശങ്ങളിൽ നിന്ന് പഠിക്കുന്ന സോഫ്‌റ്റ്‌വെയർ സൊല്യൂഷനുകൾ സൃഷ്ടിക്കാനും ആവശ്യമുള്ള ഫലം സൃഷ്ടിക്കുന്നതിന് ആവശ്യമായ ഡാറ്റയിലേക്ക് അധിക സവിശേഷതകളും പാറ്റേണുകളും ചേർക്കാനും കഴിയും.

നമുക്ക് കുറച്ച് കോഡ് ഉപയോഗിച്ച് ശ്രമിക്കാം

കാലക്രമേണ, ന്യൂറൽ നെറ്റ്‌വർക്ക് സോഫ്‌റ്റ്‌വെയർ ഡെവലപ്‌മെന്റ് സിസ്റ്റങ്ങൾ സംയോജനത്തിന്റെ കാര്യത്തിലും അതുപോലെ പ്രവർത്തനത്തിന്റെയും ഇന്റർഫേസുകളുടെയും തലങ്ങളിൽ കൂടുതൽ സങ്കീർണ്ണമായിത്തീർന്നിരിക്കുന്നു. ഡെവലപ്പർമാർക്ക്, ഉദാഹരണത്തിന്, പൈത്തൺ 3.6 ഉപയോഗിച്ച് വളരെ ലളിതമായ ഒരു ന്യൂറൽ നെറ്റ്‌വർക്ക് നിർമ്മിക്കാൻ കഴിയും. 1 സെ അല്ലെങ്കിൽ 0 സെ ഉപയോഗിച്ച് ബൈനറി വർഗ്ഗീകരണം നടത്തുന്ന ഒരു ഉദാഹരണ പ്രോഗ്രാം ഇതാ.

തീർച്ചയായും, ഒരു ന്യൂറൽ നെറ്റ്‌വർക്ക് ക്ലാസ് സൃഷ്ടിച്ചുകൊണ്ട് നമുക്ക് ആരംഭിക്കാം:

NumPy NP ആയി ഇറക്കുമതി ചെയ്യുക

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

സിഗ്മോയിഡ് ഫംഗ്ഷന്റെ പ്രയോഗം:

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

പ്രാഥമിക ഭാരവും പക്ഷപാതവും ഉള്ള ഒരു മോഡലിനെ പരിശീലിപ്പിക്കുക:

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))

തുടക്കക്കാർക്ക്, നിങ്ങൾക്ക് ന്യൂറൽ നെറ്റ്‌വർക്കുകളെ കുറിച്ച് സഹായം ആവശ്യമുണ്ടെങ്കിൽ, നിങ്ങൾക്ക് മുൻനിര സോഫ്റ്റ്‌വെയർ ഡെവലപ്‌മെന്റ് കമ്പനികളുടെ വെബ്‌സൈറ്റുകൾക്കായി ഇന്റർനെറ്റിൽ തിരയാം അല്ലെങ്കിൽ നിങ്ങളുടെ പ്രോജക്റ്റിൽ പ്രവർത്തിക്കാൻ AI/ML ഡവലപ്പർമാരെ വാടകയ്‌ക്കെടുക്കാം.

ഒരു ഔട്ട്പുട്ട് ലെയർ ന്യൂറോൺ ഉപയോഗിച്ച് കോഡ് പരിഷ്ക്കരണം

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)

മറഞ്ഞിരിക്കുന്ന കോഡ് ലെയറിനായുള്ള കണക്കുകൂട്ടൽ പിശക്

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

പുറത്തുകടക്കുക

print (output)

[[0.03391414]
[0.97065091]
[0.9895072 ]]

ഏറ്റവും പുതിയ പ്രോഗ്രാമിംഗ് ഭാഷകളും കോഡിംഗ് ടെക്നിക്കുകളും ഉപയോഗിച്ച് കാലികമായി നിലനിർത്തുന്നത് എല്ലായ്പ്പോഴും മൂല്യവത്താണ്, കൂടാതെ പുതിയ ഉപയോക്താക്കൾക്ക് അവരുടെ ആപ്ലിക്കേഷനുകൾ പ്രസക്തമാക്കാൻ സഹായിക്കുന്ന നിരവധി പുതിയ ടൂളുകളെക്കുറിച്ചും പ്രോഗ്രാമർമാർ അറിഞ്ഞിരിക്കണം.

2020-ൽ, സോഫ്റ്റ്‌വെയർ ഡെവലപ്പർമാർ ഈ 5 സോഫ്റ്റ്‌വെയർ ഡെവലപ്‌മെന്റ് ടൂളുകൾ അവരുടെ ഉൽപ്പന്നങ്ങളിൽ ഉൾപ്പെടുത്തുന്നത് പരിഗണിക്കണം, അവർ ഏത് പ്രോഗ്രാമിംഗ് ഭാഷ ഉപയോഗിച്ചാലും:

1. നാച്ചുറൽ ലാംഗ്വേജ് പ്രോസസ്സിംഗ് (NLP)

ഉപഭോക്തൃ സേവനം കാര്യക്ഷമമാക്കുന്ന ഒരു ചാറ്റ്ബോട്ട് ഉപയോഗിച്ച്, ആധുനിക സോഫ്‌റ്റ്‌വെയർ വികസനത്തിൽ പ്രവർത്തിക്കുന്ന പ്രോഗ്രാമർമാരുടെ ശ്രദ്ധ NLP നേടുന്നു. ചാറ്റ്ബോട്ടുകൾ, ഡിജിറ്റൽ അസിസ്റ്റന്റുകൾ, ഡിജിറ്റൽ ഉൽപ്പന്നങ്ങൾ എന്നിവയിൽ NLP വേഗത്തിൽ സംയോജിപ്പിക്കാൻ അവർ Python NLTK പോലുള്ള NLTK ടൂൾകിറ്റുകൾ ഉപയോഗിക്കുന്നു. 2020-ന്റെ മധ്യത്തോടെ അല്ലെങ്കിൽ സമീപഭാവിയിൽ, റീട്ടെയിൽ ബിസിനസുകൾ മുതൽ സ്വയംഭരണ വാഹനങ്ങൾ, വീടിനും ഓഫീസിനുമുള്ള ഉപകരണങ്ങൾ എന്നിവയിൽ NLP കൂടുതൽ പ്രാധാന്യമർഹിക്കുന്നതായി നിങ്ങൾ കാണും.

മെച്ചപ്പെട്ട സോഫ്‌റ്റ്‌വെയർ ഡെവലപ്‌മെന്റ് ടൂളുകളും സാങ്കേതികവിദ്യകളും ഉപയോഗിച്ച് മുന്നോട്ട് പോകുമ്പോൾ, വോയ്‌സ് അധിഷ്‌ഠിത ഉപയോക്തൃ ഇന്റർഫേസുകൾ മുതൽ വളരെ എളുപ്പമുള്ള മെനു നാവിഗേഷൻ, വികാര വിശകലനം, സന്ദർഭ ഐഡന്റിഫിക്കേഷൻ, വികാരം, ഡാറ്റ ആക്‌സസിബിലിറ്റി എന്നിങ്ങനെ വിവിധ രീതികളിൽ സോഫ്റ്റ്‌വെയർ ഡെവലപ്പർമാർ NLP ഉപയോഗിക്കുമെന്ന് പ്രതീക്ഷിക്കാം. ഇതെല്ലാം ഭൂരിഭാഗം ഉപയോക്താക്കൾക്കും ലഭ്യമാകും, കൂടാതെ കമ്പനികൾക്ക് 430-ഓടെ 2020 ബില്യൺ ഡോളർ വരെ ഉൽപാദനക്ഷമത കൈവരിക്കാൻ കഴിയും (ഐഡിസി പ്രകാരം, ഡെലോയിറ്റ് ഉദ്ധരിച്ചത്).

2. REST Apis മാറ്റിസ്ഥാപിക്കുന്ന GraphQL

ഒരു ഓഫ്‌ഷോർ സോഫ്‌റ്റ്‌വെയർ ഡെവലപ്‌മെന്റ് കമ്പനിയായ എന്റെ സ്ഥാപനത്തിലെ ഡെവലപ്പർമാർ പറയുന്നതനുസരിച്ച്, ഒന്നിലധികം URL-കളിൽ നിന്ന് വ്യക്തിഗതമായി ചെയ്യേണ്ട ഡാറ്റയുടെ സാവധാന ലോഡിംഗ് കാരണം REST API-ന് ആപ്ലിക്കേഷൻ പ്രപഞ്ചത്തിൽ അതിന്റെ ആധിപത്യം നഷ്‌ടപ്പെടുന്നു.

ഗ്രാഫ്ക്യുഎൽ ഒരു പുതിയ ട്രെൻഡും REST-അധിഷ്ഠിത ആർക്കിടെക്ചറിനുള്ള മികച്ച ബദലുമാണ്, അത് ഒരൊറ്റ ചോദ്യം ഉപയോഗിച്ച് ഒന്നിലധികം സൈറ്റുകളിൽ നിന്ന് പ്രസക്തമായ എല്ലാ ഡാറ്റയും വീണ്ടെടുക്കുന്നു. ഇത് ക്ലയന്റ്-സെർവർ ഇടപെടൽ മെച്ചപ്പെടുത്തുകയും ലേറ്റൻസി കുറയ്ക്കുകയും ചെയ്യുന്നു, ഇത് ആപ്ലിക്കേഷനെ ഉപയോക്താവിന് കൂടുതൽ പ്രതികരണശേഷിയുള്ളതാക്കുന്നു.

സോഫ്റ്റ്‌വെയർ വികസനത്തിനായി GraphQL ഉപയോഗിക്കുമ്പോൾ നിങ്ങളുടെ സോഫ്‌റ്റ്‌വെയർ വികസന കഴിവുകൾ മെച്ചപ്പെടുത്താം. കൂടാതെ, ഇതിന് REST Api-യേക്കാൾ കുറഞ്ഞ കോഡ് ആവശ്യമാണ് കൂടാതെ കുറച്ച് ലളിതമായ വരികളിൽ സങ്കീർണ്ണമായ അന്വേഷണങ്ങൾ നടത്താൻ നിങ്ങളെ അനുവദിക്കുന്നു. Python, Node.js, C++, Java എന്നിവയുൾപ്പെടെ വിവിധ പ്രോഗ്രാമിംഗ് ഭാഷകളിൽ സോഫ്റ്റ്‌വെയർ ഡെവലപ്പർമാർക്ക് ഉപയോഗിക്കുന്നത് എളുപ്പമാക്കുന്ന നിരവധി ബാക്ക്‌ആൻഡ് ആസ് എ സർവീസ് (BaaS) സവിശേഷതകളും ഇതിൽ സജ്ജീകരിക്കാം.

3. കുറഞ്ഞ കോഡിംഗ് ലെവൽ/കോഡ് ഇല്ല (കുറഞ്ഞ കോഡ്)

എല്ലാ കുറഞ്ഞ കോഡ് സോഫ്റ്റ്‌വെയർ ഡെവലപ്‌മെന്റ് ടൂളുകളും നിരവധി ആനുകൂല്യങ്ങൾ നൽകുന്നു. ആദ്യം മുതൽ പല പ്രോഗ്രാമുകളും എഴുതുമ്പോൾ അത് കഴിയുന്നത്ര കാര്യക്ഷമമായിരിക്കണം. ലോ കോഡ് വലിയ പ്രോഗ്രാമുകളിലേക്ക് ഉൾച്ചേർക്കാവുന്ന മുൻകൂട്ടി ക്രമീകരിച്ച കോഡ് നൽകുന്നു. സങ്കീർണ്ണമായ ഉൽപ്പന്നങ്ങൾ വേഗത്തിലും എളുപ്പത്തിലും സൃഷ്ടിക്കാനും ആധുനിക വികസന ആവാസവ്യവസ്ഥയെ ത്വരിതപ്പെടുത്താനും ഇത് പ്രോഗ്രാമർമാരല്ലാത്തവരെ പോലും അനുവദിക്കുന്നു.

TechRepublic റിപ്പോർട്ട് അനുസരിച്ച്, വെബ് പോർട്ടലുകൾ, സോഫ്റ്റ്‌വെയർ സിസ്റ്റങ്ങൾ, മൊബൈൽ ആപ്ലിക്കേഷനുകൾ, മറ്റ് മേഖലകൾ എന്നിവയിൽ നോ-കോഡ്/ലോ കോഡ് ടൂളുകൾ ഇതിനകം തന്നെ ഉപയോഗിക്കുന്നുണ്ട്. ലോ കോഡ് ടൂൾസ് മാർക്കറ്റ് 15 ഓടെ 2020 ബില്യൺ ഡോളറായി വളരും. വർക്ക്ഫ്ലോ ലോജിക്, ഡാറ്റ ഫിൽട്ടറിംഗ്, ഇറക്കുമതി, കയറ്റുമതി എന്നിവ കൈകാര്യം ചെയ്യുന്നത് ഉൾപ്പെടെ എല്ലാം ഈ ടൂളുകൾ കൈകാര്യം ചെയ്യുന്നു. 2020-ലെ മികച്ച ലോ കോഡ് പ്ലാറ്റ്‌ഫോമുകൾ ഇതാ:

• Microsoft PowerApps
• മെൻഡിക്സ്
• ഔട്ട്സിസ്റ്റംസ്
• സോഹോ സ്രഷ്ടാവ്
• സെയിൽസ്ഫോഴ്സ് ആപ്പ് ക്ലൗഡ്
• ദ്രുത അടിസ്ഥാനം
• സ്പ്രിംഗ് ബൂട്ട്

4. 5G തരംഗം

5G കണക്റ്റിവിറ്റി മൊബൈൽ ആപ്പിനെയും സോഫ്‌റ്റ്‌വെയർ വികസനത്തെയും വെബ് വികസനത്തെയും വളരെയധികം ബാധിക്കും. എല്ലാത്തിനുമുപരി, IoT പോലുള്ള സാങ്കേതികവിദ്യകൾ ഉപയോഗിച്ച്, എല്ലാം ബന്ധിപ്പിച്ചിരിക്കുന്നു. അങ്ങനെ, 5G ഉള്ള അതിവേഗ വയർലെസ് നെറ്റ്‌വർക്കുകളുടെ കഴിവുകൾ ഉപകരണ സോഫ്റ്റ്‌വെയർ പരമാവധി പ്രയോജനപ്പെടുത്തും.

ഡിജിറ്റൽ ട്രെൻഡ്‌സിന് അടുത്തിടെ നൽകിയ അഭിമുഖത്തിൽ, മോട്ടറോളയുടെ ഉൽപ്പന്ന വൈസ് പ്രസിഡന്റ് ഡാൻ ഡെറി പറഞ്ഞു, "വരും വർഷങ്ങളിൽ, 5G വേഗതയേറിയ ഡാറ്റയും ഉയർന്ന ബാൻഡ്‌വിഡ്ത്തും വിതരണം ചെയ്യും, നിലവിലുള്ള വയർലെസ് സാങ്കേതികവിദ്യകളേക്കാൾ 10 മടങ്ങ് വേഗത്തിൽ ഫോൺ സോഫ്റ്റ്‌വെയർ ത്വരിതപ്പെടുത്തും."

ഈ വെളിച്ചത്തിൽ, ആധുനിക ആപ്ലിക്കേഷനുകളിലേക്ക് 5G കൊണ്ടുവരാൻ സോഫ്റ്റ്വെയർ കമ്പനികൾ പ്രവർത്തിക്കും. നിലവിൽ, 20-ലധികം ഓപ്പറേറ്റർമാർ അവരുടെ നെറ്റ്‌വർക്കുകളിലേക്ക് നവീകരണം പ്രഖ്യാപിച്ചു. അതിനാൽ, 5G പ്രയോജനപ്പെടുത്തുന്നതിന് ഉചിതമായ API-കൾ ഉപയോഗിച്ച് ഡവലപ്പർമാർ ഇപ്പോൾ പ്രവർത്തിക്കാൻ തുടങ്ങും. സാങ്കേതികവിദ്യ ഇനിപ്പറയുന്നവ ഗണ്യമായി മെച്ചപ്പെടുത്തും:

• നെറ്റ്‌വർക്ക് പ്രോഗ്രാം സുരക്ഷ, പ്രത്യേകിച്ച് നെറ്റ്‌വർക്ക് സ്ലൈസിംഗിന്.
• ഉപയോക്തൃ ഐഡികൾ കൈകാര്യം ചെയ്യാൻ പുതിയ വഴികൾ നൽകുക.
• കുറഞ്ഞ ലേറ്റൻസി ഉള്ള ആപ്ലിക്കേഷനുകളിലേക്ക് പുതിയ പ്രവർത്തനം ചേർക്കാൻ നിങ്ങളെ അനുവദിക്കുന്നു.
• AR/VR സിസ്റ്റത്തിന്റെ വികസനത്തെ സ്വാധീനിക്കും.

5. എളുപ്പത്തിലുള്ള പ്രാമാണീകരണം

സെൻസിറ്റീവ് ഡാറ്റ പരിരക്ഷിക്കുന്നതിനുള്ള ഒരു ഫലപ്രദമായ പ്രക്രിയയായി പ്രാമാണീകരണം വർദ്ധിച്ചുവരികയാണ്. അത്യാധുനിക സാങ്കേതികവിദ്യ സോഫ്റ്റ്‌വെയർ ഹാക്കുകൾക്ക് ഇരയാകുന്നത് മാത്രമല്ല, ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇന്റലിജൻസിനെയും ക്വാണ്ടം കമ്പ്യൂട്ടിംഗിനെയും പിന്തുണയ്ക്കുകയും ചെയ്യുന്നു. എന്നാൽ സോഫ്‌റ്റ്‌വെയർ ഡെവലപ്‌മെന്റ് മാർക്കറ്റിൽ വോയ്‌സ് അനാലിസിസ്, ബയോമെട്രിക്‌സ്, ഫേഷ്യൽ റെക്കഗ്‌നിഷൻ തുടങ്ങി നിരവധി പുതിയ തരം പ്രാമാണീകരണങ്ങൾ ഇപ്പോൾ തന്നെ കാണുന്നുണ്ട്.

ഈ ഘട്ടത്തിൽ, ഓൺലൈൻ ഉപയോക്തൃ ഐഡികളും പാസ്‌വേഡുകളും വ്യാജമാക്കുന്നതിന് ഹാക്കർമാർ വ്യത്യസ്ത വഴികൾ കണ്ടെത്തുന്നു. മൊബൈൽ ഉപയോക്താക്കൾ ഇതിനകം തന്നെ ഫിംഗർപ്രിന്റ് അല്ലെങ്കിൽ ഫേഷ്യൽ സ്‌കാൻ ഉപയോഗിച്ച് തങ്ങളുടെ സ്‌മാർട്ട്‌ഫോണുകൾ ആക്‌സസ് ചെയ്യുന്നത് ശീലമാക്കിയതിനാൽ, ആധികാരികത ഉപകരണങ്ങൾ ഉപയോഗിച്ച്, സൈബർ മോഷണത്തിനുള്ള സാധ്യത കുറവായതിനാൽ അവർക്ക് പുതിയ സ്ഥിരീകരണ ശേഷികൾ ആവശ്യമില്ല. എസ്എസ്എൽ എൻക്രിപ്ഷനോടുകൂടിയ ചില മൾട്ടി-ഫാക്ടർ ഓതന്റിക്കേഷൻ ടൂളുകൾ ഇതാ.

• സോഫ്റ്റ് ടോക്കണുകൾ നിങ്ങളുടെ സ്മാർട്ട്ഫോണുകളെ സൗകര്യപ്രദമായ മൾട്ടി-ഫാക്ടർ ഓതന്റിക്കേറ്ററുകളാക്കി മാറ്റുന്നു.
• EGrid ടെംപ്ലേറ്റുകൾ വ്യവസായത്തിലെ ഓതന്റിക്കേറ്ററുകളുടെ ഉപയോഗിക്കാൻ എളുപ്പമുള്ളതും ജനപ്രിയവുമായ രൂപമാണ്.
• RSA SecurID ആക്സസ്, OAuth, Ping Identity, Authx, Aerobase എന്നിവയാണ് ബിസിനസുകൾക്കുള്ള ഏറ്റവും മികച്ച പ്രാമാണീകരണ പ്രോഗ്രാമുകളിൽ ചിലത്.

ഓതന്റിക്കേഷൻ, ബയോമെട്രിക്സ് മേഖലകളിൽ വിപുലമായ ഗവേഷണം നടത്തുന്ന സോഫ്റ്റ്‌വെയർ കമ്പനികൾ ഇന്ത്യയിലും യുഎസിലുമുണ്ട്. വോയ്‌സ്, ഫേസ്-ഐഡി, ബിഹേവിയറൽ, ബയോമെട്രിക് ഓതന്റിക്കേഷൻ എന്നിവയ്‌ക്കായി മികച്ച സോഫ്‌റ്റ്‌വെയർ സൃഷ്‌ടിക്കാൻ അവർ AI-യെ പ്രോത്സാഹിപ്പിക്കുകയും ചെയ്യുന്നു. ഇപ്പോൾ നിങ്ങൾക്ക് ഡിജിറ്റൽ ചാനലുകൾ പരിരക്ഷിക്കാനും പ്ലാറ്റ്ഫോം കഴിവുകൾ മെച്ചപ്പെടുത്താനും കഴിയും.

തീരുമാനം

സോഫ്റ്റ്‌വെയർ വികസനത്തിന്റെ ഗതിവേഗം കൂടാൻ സാധ്യതയുള്ളതിനാൽ 2020-ൽ പ്രോഗ്രാമർമാരുടെ ജീവിതം വെല്ലുവിളികൾ കുറയുമെന്ന് തോന്നുന്നു. ലഭ്യമായ ഉപകരണങ്ങൾ ഉപയോഗിക്കാൻ എളുപ്പമാകും. ആത്യന്തികമായി, ഈ മുന്നേറ്റം ഒരു പുതിയ ഡിജിറ്റൽ യുഗത്തിലേക്ക് പ്രവേശിക്കുന്ന ഒരു ചലനാത്മക ലോകം സൃഷ്ടിക്കും.

അവലംബം: www.habr.com