5 मा 2020 उत्कृष्ट सफ्टवेयर विकास अभ्यासहरू

हे हाबर! म तपाईंको ध्यानाकर्षणमा लेखको अनुवाद प्रस्तुत गर्दछु "कसरी कोड गर्ने सिक्ने 5 सुझावहरू - प्रोग्रामरहरूको लागि सामान्य सल्लाह" kristencarter7519 द्वारा।

यद्यपि यो देखिन्छ कि हामी 2020 देखि केहि दिन मात्र टाढा छौं, यी दिनहरू सफ्टवेयर विकासको क्षेत्रमा पनि महत्त्वपूर्ण छन्। यहाँ यस लेखमा, हामी आउँदै गरेको वर्ष 2020 ले सफ्टवेयर विकासकर्ताहरूको जीवन कसरी परिवर्तन गर्नेछ भनेर हेर्नेछौं।

सफ्टवेयर विकासको भविष्य यहाँ छ!

परम्परागत सफ्टवेयर विकास भनेको केहि निश्चित नियमहरू पालना गरी कोड लेखेर सफ्टवेयरको विकास हो। तर आधुनिक सफ्टवेयर विकासले आर्टिफिसियल इन्टेलिजेन्स, मेसिन लर्निङ र गहिरो सिकाइमा भएको प्रगतिको साथमा एउटा प्रतिमान परिवर्तन भएको देखेको छ। यी तीन प्रविधिहरू एकीकृत गरेर, विकासकर्ताहरूले सफ्टवेयर समाधानहरू सिर्जना गर्न सक्षम हुनेछन् जुन निर्देशनहरूबाट सिक्छन् र इच्छित परिणामहरू उत्पादन गर्न आवश्यक डेटामा थप सुविधाहरू र ढाँचाहरू थप्छन्।

केही कोडको साथ प्रयास गरौं

समय बित्दै जाँदा, न्यूरल नेटवर्क सफ्टवेयर विकास प्रणालीहरू एकीकरणको साथसाथै कार्यक्षमता र इन्टरफेसहरूको स्तरमा थप जटिल भएका छन्। विकासकर्ताहरू, उदाहरणका लागि, पाइथन 3.6 सँग धेरै सरल न्यूरल नेटवर्क निर्माण गर्न सक्छन्। यहाँ एउटा उदाहरण कार्यक्रम छ जसले 1s वा 0s सँग बाइनरी वर्गीकरण गर्छ।

अवश्य पनि, हामी एक तंत्रिका नेटवर्क वर्ग सिर्जना गरेर सुरु गर्न सक्छौं:

NumPy NP को रूपमा आयात गर्नुहोस्

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

सिग्मोइड प्रकार्य को आवेदन:

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

प्रारम्भिक तौल र पूर्वाग्रहहरूको साथ एक मोडेल प्रशिक्षण:

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))

शुरुआतीहरूका लागि, यदि तपाईंलाई तंत्रिका सञ्जालहरूका सम्बन्धमा मद्दत चाहिन्छ भने, तपाईंले शीर्ष सफ्टवेयर विकास कम्पनीहरूको वेबसाइटहरूको लागि इन्टरनेट खोज्न सक्नुहुन्छ वा तपाईंले आफ्नो परियोजनामा ​​काम गर्न AI/ML विकासकर्ताहरूलाई भाडामा लिन सक्नुहुन्छ।

आउटपुट तह न्यूरोन प्रयोग गरेर कोड परिमार्जन

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)

लुकेको कोड तहको लागि गणना त्रुटि

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

बाहिर निस्कनुहोस्

print (output)

[[0.03391414]
[0.97065091]
[0.9895072 ]]

यो सँधै नवीनतम प्रोग्रामिङ भाषाहरू र कोडिङ प्रविधिहरूसँग अद्यावधिक राख्न लायक छ, र प्रोग्रामरहरू पनि धेरै नयाँ उपकरणहरू बारे सचेत हुनुपर्छ जसले उनीहरूका एपहरूलाई नयाँ प्रयोगकर्ताहरूसँग सान्दर्भिक बनाउन मद्दत गर्दछ।

2020 मा, सफ्टवेयर विकासकर्ताहरूले यी 5 सफ्टवेयर विकास उपकरणहरू तिनीहरूको उत्पादनहरूमा समावेश गर्ने विचार गर्नुपर्छ, तिनीहरूले जुनसुकै प्रोग्रामिङ भाषा प्रयोग गरे पनि:

1. प्राकृतिक भाषा प्रशोधन (NLP)

ग्राहक सेवालाई सुव्यवस्थित गर्ने च्याटबोटको साथ, NLP ले आधुनिक सफ्टवेयर विकासमा काम गर्ने प्रोग्रामरहरूको ध्यान आकर्षित गरिरहेको छ। तिनीहरू NLTK टूलकिटहरू प्रयोग गर्छन् जस्तै Python NLTK NLP लाई च्याटबटहरू, डिजिटल सहायकहरू, र डिजिटल उत्पादनहरूमा द्रुत रूपमा समावेश गर्न। २०२० को मध्यमा वा निकट भविष्यमा, तपाईले NLP लाई खुद्रा व्यवसायदेखि लिएर स्वायत्त सवारी साधन र घर र कार्यालयका लागि उपकरणहरूसम्म सबै कुरामा अझ महत्त्वपूर्ण भएको देख्नुहुनेछ।

राम्रो सफ्टवेयर विकास उपकरणहरू र प्रविधिहरूसँग अगाडि बढ्दै, तपाईंले सफ्टवेयर विकासकर्ताहरूले आवाज-आधारित प्रयोगकर्ता इन्टरफेसहरूबाट धेरै सजिलो मेनु नेभिगेसन, भावना विश्लेषण, सन्दर्भ पहिचान, भावना, र डेटा पहुँचसम्म विभिन्न तरिकामा NLP प्रयोग गर्ने अपेक्षा गर्न सक्नुहुन्छ। यो सबै अधिकांश प्रयोगकर्ताहरूको लागि उपलब्ध हुनेछ, र कम्पनीहरूले 430 सम्ममा $ 2020 बिलियन सम्मको उत्पादकता वृद्धि हासिल गर्न सक्षम हुनेछन् (IDC अनुसार, डेलोइटले उद्धृत गरेको छ)।

2. GraphQL REST Apis प्रतिस्थापन गर्दै

मेरो फर्ममा विकासकर्ताहरूका अनुसार, जुन एक अपतटीय सफ्टवेयर विकास कम्पनी हो, REST API ले धेरै URL बाट व्यक्तिगत रूपमा डेटाको ढिलो लोडिङको कारणले अनुप्रयोग ब्रह्माण्डमा आफ्नो प्रभुत्व गुमाउँदै छ।

GraphQL एउटा नयाँ प्रवृति हो र REST-आधारित वास्तुकलाको राम्रो विकल्प हो जसले एकल क्वेरी प्रयोग गरेर धेरै साइटहरूबाट सबै सान्दर्भिक डेटा प्राप्त गर्दछ। यसले क्लाइन्ट-सर्भर अन्तरक्रियालाई सुधार गर्छ र विलम्बता कम गर्छ, प्रयोगकर्ताको लागि अनुप्रयोगलाई धेरै उत्तरदायी बनाउँछ।

तपाईंले सफ्टवेयर विकासको लागि GraphQL प्रयोग गर्दा तपाईं आफ्नो सफ्टवेयर विकास कौशल सुधार गर्न सक्नुहुन्छ। थप रूपमा, यसलाई REST Api भन्दा कम कोड चाहिन्छ र तपाईंलाई केही सरल लाइनहरूमा जटिल प्रश्नहरू गर्न अनुमति दिन्छ। यो सेवा (BaaS) को रूपमा धेरै ब्याकन्ड विशेषताहरूसँग सुसज्जित पनि हुन सक्छ जसले Python, Node.js, C++ र Java सहित विभिन्न प्रोग्रामिङ भाषाहरूमा सफ्टवेयर विकासकर्ताहरूलाई प्रयोग गर्न सजिलो बनाउँछ।

३. कम कोडिङ स्तर/कुनै कोड छैन (कम कोड)

सबै कम कोड सफ्टवेयर विकास उपकरणहरूले धेरै फाइदाहरू प्रदान गर्दछ। स्क्र्याचबाट धेरै कार्यक्रमहरू लेख्दा यो सकेसम्म कुशल हुनुपर्छ। कम कोडले पूर्व कन्फिगर गरिएको कोड प्रदान गर्दछ जुन ठूला प्रोग्रामहरूमा इम्बेड गर्न सकिन्छ। यसले गैर-प्रोग्रामरहरूलाई पनि छिटो र सजिलै जटिल उत्पादनहरू सिर्जना गर्न र आधुनिक विकास इकोसिस्टमलाई गति दिन अनुमति दिन्छ।

TechRepublic रिपोर्ट अनुसार, वेब पोर्टल, सफ्टवेयर प्रणाली, मोबाइल अनुप्रयोग र अन्य क्षेत्रहरूमा पहिले नै नो-कोड/लो कोड उपकरणहरू प्रयोग भइरहेका छन्। कम कोड उपकरण बजार 15 सम्म $ 2020 बिलियन हुनेछ। यी उपकरणहरूले कार्यप्रवाह तर्क प्रबन्धन, डेटा फिल्टरिङ, आयात र निर्यात सहित सबै चीजहरू ह्यान्डल गर्दछ। यहाँ 2020 मा सबै भन्दा राम्रो कम कोड प्लेटफर्महरू छन्:

• Microsoft PowerApps
• मेन्डिक्स
• आउटसिस्टमहरू
• Zoho निर्माता
• Salesforce एप क्लाउड
• द्रुत आधार
• वसन्त बुट

4. 5G तरंग

5G कनेक्टिभिटीले मोबाइल एप र सफ्टवेयरको विकास, साथै वेब विकासमा ठूलो प्रभाव पार्नेछ। आखिर, IoT जस्ता प्रविधिहरूसँग, सबै कुरा जोडिएको छ। यसरी, यन्त्र सफ्टवेयरले 5G को साथ उच्च-गति वायरलेस नेटवर्कहरूको क्षमताहरूको अधिकतम प्रयोग गर्नेछ।

डिजिटल ट्रेन्ड्ससँगको भर्खरको अन्तर्वार्तामा, मोटोरोलाका उत्पादनका उपाध्यक्ष ड्यान डेरीले भनेका छन्, "आगामी वर्षहरूमा, 5G ले छिटो डाटा, उच्च ब्यान्डविथ, र फोन सफ्टवेयरलाई अवस्थित वायरलेस प्रविधिहरू भन्दा १० गुणा छिटो प्रदान गर्नेछ।"

यस आधारमा, सफ्टवेयर कम्पनीहरूले 5G लाई आधुनिक अनुप्रयोगहरूमा ल्याउन काम गर्नेछन्। हाल, 20 भन्दा बढी अपरेटरहरूले आफ्नो नेटवर्कमा स्तरवृद्धिको घोषणा गरेका छन्। त्यसोभए, विकासकर्ताहरूले अब 5G को फाइदा लिन उपयुक्त APIs प्रयोग गर्न काम सुरु गर्नेछन्। प्रविधिले निम्नलाई उल्लेखनीय रूपमा सुधार गर्नेछ:

• नेटवर्क कार्यक्रम सुरक्षा, विशेष गरी नेटवर्क स्लाइसिङ को लागी।
• प्रयोगकर्ता आईडीहरू ह्यान्डल गर्न नयाँ तरिकाहरू प्रदान गर्नुहोस्।
• तपाईंलाई कम विलम्बता भएका अनुप्रयोगहरूमा नयाँ कार्यक्षमता थप्न अनुमति दिन्छ।
• AR/VR प्रणालीको विकासलाई प्रभाव पार्नेछ।

5. सजिलो प्रमाणीकरण

प्रमाणीकरण संवेदनशील डेटाको सुरक्षाको लागि बढ्दो प्रभावकारी प्रक्रिया हुँदै गइरहेको छ। परिष्कृत टेक्नोलोजी सफ्टवेयर ह्याकहरूको लागि मात्र कमजोर छैन, तर यसले कृत्रिम बुद्धिमत्ता र क्वान्टम कम्प्युटिङलाई पनि समर्थन गर्दछ। तर सफ्टवेयर विकास बजारले पहिले नै धेरै नयाँ प्रकारका प्रमाणीकरणहरू देखिरहेको छ, जस्तै आवाज विश्लेषण, बायोमेट्रिक्स र अनुहार पहिचान।

यस चरणमा, ह्याकरहरूले अनलाइन प्रयोगकर्ता आईडी र पासवर्डहरू नक्कली गर्न विभिन्न तरिकाहरू फेला पार्छन्। मोबाइल प्रयोगकर्ताहरू पहिले नै फिंगरप्रिन्ट वा फेसियल स्क्यानबाट आफ्नो स्मार्टफोनहरू पहुँच गर्न अभ्यस्त भएकाले, यसरी प्रमाणीकरण उपकरणहरू प्रयोग गरेर, उनीहरूलाई नयाँ प्रमाणीकरण क्षमताहरू आवश्यक पर्दैन किनकि साइबर चोरीको सम्भावना कम हुनेछ। यहाँ SSL एन्क्रिप्शनको साथ केही बहु-कारक प्रमाणीकरण उपकरणहरू छन्।

• सफ्ट टोकनहरूले तपाईंको स्मार्टफोनहरूलाई सुविधाजनक बहु-कारक प्रमाणकहरूमा परिणत गर्दछ।
• EGrid टेम्प्लेटहरू प्रयोग गर्न सजिलो र उद्योगमा प्रमाणकहरूको लोकप्रिय रूप हो।
• व्यवसायहरूका लागि केही उत्कृष्ट प्रमाणीकरण कार्यक्रमहरू RSA SecurID Access, OAuth, Ping Identity, Authx, र Aerobase हुन्।

भारत र अमेरिकामा प्रमाणीकरण र बायोमेट्रिक्सको क्षेत्रमा व्यापक अनुसन्धान गरिरहेका सफ्टवेयर कम्पनीहरू छन्। तिनीहरूले भ्वाइस, फेस-आईडी, व्यवहार र बायोमेट्रिक प्रमाणीकरणको लागि उत्कृष्ट सफ्टवेयर सिर्जना गर्न AI लाई प्रवर्द्धन पनि गरिरहेका छन्। अब तपाईं डिजिटल च्यानलहरू सुरक्षित गर्न र प्लेटफर्म क्षमताहरू सुधार गर्न सक्नुहुन्छ।

निष्कर्षमा

यस्तो देखिन्छ कि प्रोग्रामरहरूको लागि जीवन 2020 मा कम चुनौतीपूर्ण हुनेछ किनकि सफ्टवेयर विकासको गतिले गति लिने सम्भावना छ। उपलब्ध उपकरणहरू प्रयोग गर्न सजिलो हुनेछ। अन्ततः, यो प्रगतिले नयाँ डिजिटल युगमा प्रवेश गर्ने गतिशील संसार सिर्जना गर्नेछ।

स्रोत: www.habr.com