5 मध्ये 2020 सर्वोत्तम सॉफ्टवेअर डेव्हलपमेंट पद्धती

अहो हाब्र! लेखाचा अनुवाद मी तुमच्या लक्षात आणून देत आहे "कोड कसे करायचे ते शिकण्यासाठी 5 टिपा - प्रोग्रामरसाठी सामान्य सल्ला" kristencarter7519 द्वारे.

2020 पासून आपण काही दिवस दूर आहोत असे वाटत असले तरी हे दिवस सॉफ्टवेअर डेव्हलपमेंटच्या क्षेत्रातही महत्त्वाचे आहेत. येथे या लेखात, येत्या 2020 मध्ये सॉफ्टवेअर डेव्हलपर्सचे आयुष्य कसे बदलेल ते आपण पाहू.

सॉफ्टवेअर डेव्हलपमेंटचे भविष्य येथे आहे!

पारंपारिक सॉफ्टवेअर डेव्हलपमेंट म्हणजे काही निश्चित नियमांचे पालन करून कोड लिहून सॉफ्टवेअर विकसित करणे. परंतु आधुनिक सॉफ्टवेअर डेव्हलपमेंटमध्ये कृत्रिम बुद्धिमत्ता, मशीन लर्निंग आणि डीप लर्निंगमध्ये प्रगतीसह प्रतिमान बदल झाला आहे. या तीन तंत्रज्ञानाचे एकत्रीकरण करून, विकासक सॉफ्टवेअर सोल्यूशन्स तयार करण्यास सक्षम होतील जे सूचनांमधून शिकतील आणि इच्छित परिणाम देण्यासाठी आवश्यक डेटामध्ये अतिरिक्त वैशिष्ट्ये आणि नमुने जोडतील.

चला काही कोड वापरून पाहू

कालांतराने, न्यूरल नेटवर्क सॉफ्टवेअर डेव्हलपमेंट सिस्टम एकात्मतेच्या दृष्टीने तसेच कार्यक्षमता आणि इंटरफेसच्या पातळीच्या बाबतीत अधिक जटिल बनल्या आहेत. डेव्हलपर, उदाहरणार्थ, पायथन 3.6 सह अगदी सोपे न्यूरल नेटवर्क तयार करू शकतात. येथे एक उदाहरण प्रोग्राम आहे जो 1s किंवा 0s सह बायनरी वर्गीकरण करतो.

अर्थात, आम्ही न्यूरल नेटवर्क क्लास तयार करून सुरुवात करू शकतो:

NumPy NP म्हणून आयात करा

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

सिग्मॉइड फंक्शनचा वापर:

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

प्रारंभिक वजन आणि पूर्वाग्रहांसह मॉडेलला प्रशिक्षण देणे:

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))

नवशिक्यांसाठी, जर तुम्हाला न्यूरल नेटवर्क्सबाबत मदत हवी असेल, तर तुम्ही टॉप सॉफ्टवेअर डेव्हलपमेंट कंपन्यांच्या वेबसाइट्ससाठी इंटरनेटवर शोध घेऊ शकता किंवा तुमच्या प्रोजेक्टवर काम करण्यासाठी तुम्ही AI/ML डेव्हलपरची नियुक्ती करू शकता.

आउटपुट लेयर न्यूरॉन वापरून कोड बदल

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)

लपविलेल्या कोड स्तरासाठी गणना त्रुटी

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

निर्गमन करा

print (output)

[[0.03391414]
[0.97065091]
[0.9895072 ]]

नवीनतम प्रोग्रामिंग भाषा आणि कोडिंग तंत्रांसह अद्ययावत राहणे नेहमीच फायदेशीर आहे आणि प्रोग्रामरना त्यांच्या अॅप्सला नवीन वापरकर्त्यांशी संबंधित बनविण्यास मदत करणार्‍या अनेक नवीन साधनांबद्दल देखील माहिती असणे आवश्यक आहे.

2020 मध्ये, सॉफ्टवेअर डेव्हलपर्सने त्यांच्या उत्पादनांमध्ये ही 5 सॉफ्टवेअर डेव्हलपमेंट साधने समाविष्ट करण्याचा विचार केला पाहिजे, त्यांनी कोणतीही प्रोग्रामिंग भाषा वापरली तरीही:

1. नैसर्गिक भाषा प्रक्रिया (NLP)

ग्राहक सेवा सुव्यवस्थित करणाऱ्या चॅटबॉटसह, NLP आधुनिक सॉफ्टवेअर डेव्हलपमेंटवर काम करणाऱ्या प्रोग्रामरचे लक्ष वेधून घेत आहे. ते चॅटबॉट्स, डिजिटल सहाय्यक आणि डिजिटल उत्पादनांमध्ये एनएलपी द्रुतपणे समाविष्ट करण्यासाठी पायथन एनएलटीके सारख्या NLTK टूलकिटचा वापर करतात. 2020 च्या मध्यापर्यंत किंवा नजीकच्या भविष्यात, तुम्हाला किरकोळ व्यवसायांपासून ते स्वायत्त वाहने आणि घर आणि कार्यालयासाठी डिव्हाइसेसपर्यंत प्रत्येक गोष्टीत NLP अधिक महत्त्वाची बनताना दिसेल.

चांगल्या सॉफ्टवेअर डेव्हलपमेंट टूल्स आणि तंत्रज्ञानासह पुढे जाताना, तुम्ही सॉफ्टवेअर डेव्हलपरकडून NLP वापरण्याची अपेक्षा करू शकता, व्हॉइस-आधारित वापरकर्ता इंटरफेसपासून ते खूप सोपे मेनू नेव्हिगेशन, भावना विश्लेषण, संदर्भ ओळख, भावना आणि डेटा ऍक्सेसिबिलिटीपर्यंत. हे सर्व बहुसंख्य वापरकर्त्यांसाठी उपलब्ध असेल आणि कंपन्या 430 पर्यंत (IDC नुसार, Deloitte द्वारे उद्धृत) 2020 अब्ज डॉलर्सपर्यंत उत्पादकता वाढ साध्य करू शकतील.

2. GraphQL REST Apis बदलत आहे

ऑफशोअर सॉफ्टवेअर डेव्हलपमेंट कंपनी असलेल्या माझ्या फर्ममधील डेव्हलपरच्या म्हणण्यानुसार, एकाधिक URL वरून वैयक्तिकरित्या डेटा लोड करणे आवश्यक असल्यामुळे REST API अनुप्रयोग विश्वावरील आपले वर्चस्व गमावत आहे.

GraphQL हा एक नवीन ट्रेंड आहे आणि REST-आधारित आर्किटेक्चरचा एक चांगला पर्याय आहे जो एकाच क्वेरीचा वापर करून एकाधिक साइटवरून सर्व संबंधित डेटा पुनर्प्राप्त करतो. हे क्लायंट-सर्व्हर परस्परसंवाद सुधारते आणि विलंब कमी करते, वापरकर्त्यासाठी अनुप्रयोग लक्षणीयरीत्या अधिक प्रतिसाद देणारा बनवते.

जेव्हा तुम्ही सॉफ्टवेअर डेव्हलपमेंटसाठी GraphQL वापरता तेव्हा तुम्ही तुमची सॉफ्टवेअर डेव्हलपमेंट कौशल्ये सुधारू शकता. याव्यतिरिक्त, यासाठी REST Api पेक्षा कमी कोड आवश्यक आहे आणि तुम्हाला काही सोप्या ओळींमध्ये जटिल क्वेरी करण्याची अनुमती देते. हे अनेक बॅकँड अॅज अ सर्विस (BaaS) वैशिष्ट्यांसह सुसज्ज देखील असू शकते जे Python, Node.js, C++ आणि Java सह विविध प्रोग्रामिंग भाषांमध्ये सॉफ्टवेअर डेव्हलपरद्वारे वापरणे सोपे करते.

3. कमी कोडिंग पातळी/कोड नाही (लो कोड)

सर्व लो कोड सॉफ्टवेअर डेव्हलपमेंट टूल्स अनेक फायदे देतात. सुरवातीपासून अनेक प्रोग्राम्स लिहिताना ते शक्य तितके कार्यक्षम असले पाहिजे. लो कोड प्रीकॉन्फिगर केलेला कोड प्रदान करतो जो मोठ्या प्रोग्राममध्ये एम्बेड केला जाऊ शकतो. हे अगदी गैर-प्रोग्रामरना देखील जटिल उत्पादने द्रुतपणे आणि सहजपणे तयार करण्यास आणि आधुनिक विकास परिसंस्थेला गती देण्यास अनुमती देते.

टेकरिपब्लिकच्या अहवालानुसार, नो-कोड/लो कोड टूल्स आधीच वेब पोर्टल्स, सॉफ्टवेअर सिस्टम्स, मोबाइल अॅप्लिकेशन्स आणि इतर क्षेत्रांमध्ये वापरल्या जात आहेत. लो कोड टूल्स मार्केट 15 पर्यंत $2020 अब्ज पर्यंत वाढेल. ही साधने वर्कफ्लो लॉजिक व्यवस्थापित करणे, डेटा फिल्टरिंग, आयात आणि निर्यात यासह सर्वकाही हाताळतात. 2020 मधील सर्वोत्तम लो कोड प्लॅटफॉर्म येथे आहेत:

• Microsoft PowerApps
• मेंडिक्स
• बाह्यप्रणाली
• झोहो क्रिएटर
• सेल्सफोर्स अॅप क्लाउड
• क्विक बेस
• वसंत बूट

4. 5G लहर

5G कनेक्टिव्हिटी मोबाइल अॅप आणि सॉफ्टवेअर डेव्हलपमेंट तसेच वेब डेव्हलपमेंटवर मोठ्या प्रमाणात परिणाम करेल. शेवटी, IoT सारख्या तंत्रज्ञानासह, सर्वकाही कनेक्ट केलेले आहे. अशा प्रकारे, डिव्हाइस सॉफ्टवेअर 5G सह हाय-स्पीड वायरलेस नेटवर्कच्या क्षमतेचा जास्तीत जास्त वापर करेल.

डिजिटल ट्रेंड्सच्या अलीकडील मुलाखतीत, मोटोरोलाचे उत्पादनाचे उपाध्यक्ष डॅन डेरी म्हणाले की, "येत्या वर्षांमध्ये, 5G वेगवान डेटा, उच्च बँडविड्थ वितरीत करेल आणि विद्यमान वायरलेस तंत्रज्ञानापेक्षा 10 पट वेगाने फोन सॉफ्टवेअरला गती देईल."

या प्रकाशात, सॉफ्टवेअर कंपन्या 5G आधुनिक ऍप्लिकेशन्समध्ये आणण्यासाठी काम करतील. सध्या, 20 हून अधिक ऑपरेटर्सनी त्यांच्या नेटवर्कमध्ये अपग्रेडची घोषणा केली आहे. त्यामुळे, डेव्हलपर आता 5G चा लाभ घेण्यासाठी योग्य API वापरण्यास सुरुवात करतील. तंत्रज्ञान खालील गोष्टींमध्ये लक्षणीय सुधारणा करेल:

• नेटवर्क प्रोग्राम सुरक्षा, विशेषतः नेटवर्क स्लाइसिंगसाठी.
• वापरकर्ता आयडी हाताळण्यासाठी नवीन मार्ग प्रदान करा.
• तुम्हाला कमी विलंब असलेल्या अनुप्रयोगांमध्ये नवीन कार्यक्षमता जोडण्याची अनुमती देते.
• AR/VR प्रणालीच्या विकासावर परिणाम करेल.

5. सुलभ प्रमाणीकरण

संवेदनशील डेटाचे संरक्षण करण्यासाठी प्रमाणीकरण ही एक प्रभावी प्रक्रिया होत आहे. अत्याधुनिक तंत्रज्ञान केवळ सॉफ्टवेअर हॅकसाठी असुरक्षित नाही, तर कृत्रिम बुद्धिमत्ता आणि अगदी क्वांटम संगणनाला देखील समर्थन देते. परंतु सॉफ्टवेअर डेव्हलपमेंट मार्केट आधीच व्हॉइस अॅनालिसिस, बायोमेट्रिक्स आणि फेशियल रेकग्निशन यासारखे अनेक नवीन प्रकारचे प्रमाणीकरण पाहत आहे.

या टप्प्यावर, हॅकर्स ऑनलाइन वापरकर्ता आयडी आणि पासवर्ड खोटे करण्याचे वेगवेगळे मार्ग शोधतात. मोबाईल वापरकर्त्यांना त्यांच्या स्मार्टफोनमध्ये फिंगरप्रिंट किंवा फेशियल स्कॅनने प्रवेश करण्याची सवय असल्याने, अशा प्रकारे प्रमाणीकरण साधनांचा वापर करून, त्यांना नवीन सत्यापन क्षमतांची आवश्यकता नाही कारण सायबर चोरीची शक्यता कमी असेल. येथे SSL एन्क्रिप्शनसह काही बहु-घटक प्रमाणीकरण साधने आहेत.

• सॉफ्ट टोकन्स तुमचे स्मार्टफोन सोयीस्कर मल्टी-फॅक्टर ऑथेंटिकेटरमध्ये बदलतात.
• EGrid टेम्पलेट्स हे उद्योगात वापरण्यास सोपे आणि प्रमाणकांचे लोकप्रिय प्रकार आहेत.
• व्यवसायांसाठी काही सर्वोत्तम प्रमाणीकरण कार्यक्रम म्हणजे RSA SecurID Access, OAuth, Ping Identity, Authx आणि Aerobase.

ऑथेंटिकेशन आणि बायोमेट्रिक्सच्या क्षेत्रात भारत आणि यूएसमध्ये सॉफ्टवेअर कंपन्या मोठ्या प्रमाणावर संशोधन करत आहेत. ते व्हॉइस, फेस-आयडी, वर्तणूक आणि बायोमेट्रिक प्रमाणीकरणासाठी उत्कृष्ट सॉफ्टवेअर तयार करण्यासाठी AI ला प्रोत्साहन देत आहेत. आता तुम्ही डिजिटल चॅनेलचे संरक्षण करू शकता आणि प्लॅटफॉर्म क्षमता सुधारू शकता.

निष्कर्ष

असे दिसते आहे की प्रोग्रामरसाठी 2020 मध्ये जीवन कमी आव्हानात्मक होईल कारण सॉफ्टवेअर विकासाचा वेग वाढण्याची शक्यता आहे. उपलब्ध साधने वापरणे सोपे होईल. शेवटी, ही प्रगती नवीन डिजिटल युगात प्रवेश करणारी गतिशील जग निर्माण करेल.

स्त्रोत: www.habr.com