5 ਵਿੱਚ 2020 ਵਧੀਆ ਸੌਫਟਵੇਅਰ ਵਿਕਾਸ ਅਭਿਆਸ

ਹੇ ਹਬਰ! ਮੈਂ ਲੇਖ ਦਾ ਅਨੁਵਾਦ ਤੁਹਾਡੇ ਧਿਆਨ ਵਿੱਚ ਪੇਸ਼ ਕਰਦਾ ਹਾਂ "ਕੋਡ ਕਿਵੇਂ ਕਰਨਾ ਹੈ ਸਿੱਖਣ ਬਾਰੇ 5 ਸੁਝਾਅ - ਪ੍ਰੋਗਰਾਮਰਾਂ ਲਈ ਆਮ ਸਲਾਹ" ਕ੍ਰਿਸਟਨਕਾਰਟਰ 7519 ਦੁਆਰਾ.

ਹਾਲਾਂਕਿ ਅਜਿਹਾ ਲੱਗਦਾ ਹੈ ਕਿ ਅਸੀਂ 2020 ਤੋਂ ਕੁਝ ਹੀ ਦਿਨ ਦੂਰ ਹਾਂ, ਇਹ ਦਿਨ ਸਾਫਟਵੇਅਰ ਵਿਕਾਸ ਦੇ ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ ਵੀ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹਨ। ਇੱਥੇ ਇਸ ਲੇਖ ਵਿੱਚ, ਅਸੀਂ ਦੇਖਾਂਗੇ ਕਿ ਆਉਣ ਵਾਲਾ ਸਾਲ 2020 ਸਾਫਟਵੇਅਰ ਡਿਵੈਲਪਰਾਂ ਦੀ ਜ਼ਿੰਦਗੀ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਬਦਲ ਦੇਵੇਗਾ।

ਸਾਫਟਵੇਅਰ ਵਿਕਾਸ ਦਾ ਭਵਿੱਖ ਇੱਥੇ ਹੈ!

ਰਵਾਇਤੀ ਸਾਫਟਵੇਅਰ ਵਿਕਾਸ ਕੁਝ ਨਿਸ਼ਚਿਤ ਨਿਯਮਾਂ ਦੀ ਪਾਲਣਾ ਕਰਦੇ ਹੋਏ ਕੋਡ ਲਿਖ ਕੇ ਸਾਫਟਵੇਅਰ ਦਾ ਵਿਕਾਸ ਹੈ। ਪਰ ਆਧੁਨਿਕ ਸੌਫਟਵੇਅਰ ਵਿਕਾਸ ਨੇ ਨਕਲੀ ਬੁੱਧੀ, ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਅਤੇ ਡੂੰਘੀ ਸਿਖਲਾਈ ਵਿੱਚ ਤਰੱਕੀ ਦੇ ਨਾਲ ਇੱਕ ਪੈਰਾਡਾਈਮ ਤਬਦੀਲੀ ਦੇਖੀ ਹੈ। ਇਹਨਾਂ ਤਿੰਨ ਤਕਨਾਲੋਜੀਆਂ ਨੂੰ ਜੋੜ ਕੇ, ਡਿਵੈਲਪਰ ਅਜਿਹੇ ਸੌਫਟਵੇਅਰ ਹੱਲ ਤਿਆਰ ਕਰਨ ਦੇ ਯੋਗ ਹੋਣਗੇ ਜੋ ਨਿਰਦੇਸ਼ਾਂ ਤੋਂ ਸਿੱਖਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਲੋੜੀਂਦੇ ਨਤੀਜੇ ਪੈਦਾ ਕਰਨ ਲਈ ਲੋੜੀਂਦੇ ਡੇਟਾ ਵਿੱਚ ਵਾਧੂ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਅਤੇ ਪੈਟਰਨ ਜੋੜਦੇ ਹਨ।

ਆਓ ਕੁਝ ਕੋਡ ਨਾਲ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਕਰੀਏ

ਸਮੇਂ ਦੇ ਨਾਲ, ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕ ਸਾਫਟਵੇਅਰ ਡਿਵੈਲਪਮੈਂਟ ਸਿਸਟਮ ਏਕੀਕਰਣ ਦੇ ਨਾਲ-ਨਾਲ ਕਾਰਜਸ਼ੀਲਤਾ ਅਤੇ ਇੰਟਰਫੇਸ ਦੇ ਪੱਧਰਾਂ ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਵਧੇਰੇ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਬਣ ਗਏ ਹਨ। ਡਿਵੈਲਪਰ, ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਪਾਈਥਨ 3.6 ਨਾਲ ਇੱਕ ਬਹੁਤ ਹੀ ਸਧਾਰਨ ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕ ਬਣਾ ਸਕਦੇ ਹਨ। ਇੱਥੇ ਇੱਕ ਉਦਾਹਰਨ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮ ਹੈ ਜੋ 1s ਜਾਂ 0s ਨਾਲ ਬਾਈਨਰੀ ਵਰਗੀਕਰਨ ਕਰਦਾ ਹੈ।

ਬੇਸ਼ੱਕ, ਅਸੀਂ ਇੱਕ ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕ ਕਲਾਸ ਬਣਾ ਕੇ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਾਂ:

NumPy ਨੂੰ NP ਵਜੋਂ ਆਯਾਤ ਕਰੋ

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

ਸਿਗਮੋਇਡ ਫੰਕਸ਼ਨ ਦੀ ਵਰਤੋਂ:

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

ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਵਜ਼ਨ ਅਤੇ ਪੱਖਪਾਤ ਦੇ ਨਾਲ ਇੱਕ ਮਾਡਲ ਦੀ ਸਿਖਲਾਈ:

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))

ਸ਼ੁਰੂਆਤ ਕਰਨ ਵਾਲਿਆਂ ਲਈ, ਜੇ ਤੁਹਾਨੂੰ ਨਿਊਰਲ ਨੈਟਵਰਕਸ ਦੇ ਸੰਬੰਧ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ, ਤਾਂ ਤੁਸੀਂ ਚੋਟੀ ਦੇ ਸਾਫਟਵੇਅਰ ਡਿਵੈਲਪਮੈਂਟ ਕੰਪਨੀਆਂ ਦੀਆਂ ਵੈੱਬਸਾਈਟਾਂ ਲਈ ਇੰਟਰਨੈਟ ਦੀ ਖੋਜ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ ਜਾਂ ਤੁਸੀਂ ਆਪਣੇ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ 'ਤੇ ਕੰਮ ਕਰਨ ਲਈ AI/ML ਡਿਵੈਲਪਰਾਂ ਨੂੰ ਨਿਯੁਕਤ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ।

ਇੱਕ ਆਉਟਪੁੱਟ ਪਰਤ ਨਿਊਰੋਨ ਵਰਤ ਕੋਡ ਸੋਧ

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)

ਲੁਕਵੀਂ ਕੋਡ ਲੇਅਰ ਲਈ ਗਣਨਾ ਗਲਤੀ

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

ਬਾਹਰ ਜਾਓ

print (output)

[[0.03391414]
[0.97065091]
[0.9895072 ]]

ਇਹ ਹਮੇਸ਼ਾ ਨਵੀਨਤਮ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮਿੰਗ ਭਾਸ਼ਾਵਾਂ ਅਤੇ ਕੋਡਿੰਗ ਤਕਨੀਕਾਂ ਨਾਲ ਅਪ ਟੂ ਡੇਟ ਰੱਖਣ ਦੇ ਯੋਗ ਹੁੰਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮਰਾਂ ਨੂੰ ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਨਵੇਂ ਸਾਧਨਾਂ ਤੋਂ ਵੀ ਜਾਣੂ ਹੋਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ ਜੋ ਉਹਨਾਂ ਦੇ ਐਪਸ ਨੂੰ ਨਵੇਂ ਉਪਭੋਗਤਾਵਾਂ ਲਈ ਢੁਕਵਾਂ ਬਣਾਉਣ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਦੇ ਹਨ।

2020 ਵਿੱਚ, ਸੌਫਟਵੇਅਰ ਡਿਵੈਲਪਰਾਂ ਨੂੰ ਇਹਨਾਂ 5 ਸੌਫਟਵੇਅਰ ਡਿਵੈਲਪਮੈਂਟ ਟੂਲਾਂ ਨੂੰ ਆਪਣੇ ਉਤਪਾਦਾਂ ਵਿੱਚ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰਨ ਬਾਰੇ ਵਿਚਾਰ ਕਰਨਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ, ਭਾਵੇਂ ਉਹ ਕੋਈ ਵੀ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮਿੰਗ ਭਾਸ਼ਾ ਵਰਤਦੇ ਹਨ:

1. ਕੁਦਰਤੀ ਭਾਸ਼ਾ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ (NLP)

ਇੱਕ ਚੈਟਬੋਟ ਦੇ ਨਾਲ ਜੋ ਗਾਹਕ ਸੇਵਾ ਨੂੰ ਸੁਚਾਰੂ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ, NLP ਆਧੁਨਿਕ ਸੌਫਟਵੇਅਰ ਵਿਕਾਸ 'ਤੇ ਕੰਮ ਕਰ ਰਹੇ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮਰਾਂ ਦਾ ਧਿਆਨ ਖਿੱਚ ਰਿਹਾ ਹੈ। ਉਹ NLTK ਟੂਲਕਿੱਟਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹਨ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਪਾਈਥਨ NLTK NLP ਨੂੰ ਚੈਟਬੋਟਸ, ਡਿਜੀਟਲ ਅਸਿਸਟੈਂਟਸ, ਅਤੇ ਡਿਜੀਟਲ ਉਤਪਾਦਾਂ ਵਿੱਚ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰਨ ਲਈ। 2020 ਦੇ ਅੱਧ ਤੱਕ ਜਾਂ ਨੇੜਲੇ ਭਵਿੱਖ ਵਿੱਚ, ਤੁਸੀਂ NLP ਨੂੰ ਪ੍ਰਚੂਨ ਕਾਰੋਬਾਰਾਂ ਤੋਂ ਲੈ ਕੇ ਆਟੋਨੋਮਸ ਵਾਹਨਾਂ ਅਤੇ ਘਰ ਅਤੇ ਦਫਤਰ ਲਈ ਡਿਵਾਈਸਾਂ ਤੱਕ ਹਰ ਚੀਜ਼ ਵਿੱਚ ਵਧੇਰੇ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਬਣਦੇ ਦੇਖੋਗੇ।

ਬਿਹਤਰ ਸੌਫਟਵੇਅਰ ਡਿਵੈਲਪਮੈਂਟ ਟੂਲਸ ਅਤੇ ਤਕਨਾਲੋਜੀਆਂ ਦੇ ਨਾਲ ਅੱਗੇ ਵਧਦੇ ਹੋਏ, ਤੁਸੀਂ ਸਾਫਟਵੇਅਰ ਡਿਵੈਲਪਰਾਂ ਤੋਂ ਕਈ ਤਰੀਕਿਆਂ ਨਾਲ NLP ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨ ਦੀ ਉਮੀਦ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ, ਵੌਇਸ-ਅਧਾਰਿਤ ਉਪਭੋਗਤਾ ਇੰਟਰਫੇਸ ਤੋਂ ਬਹੁਤ ਆਸਾਨ ਮੀਨੂ ਨੈਵੀਗੇਸ਼ਨ, ਭਾਵਨਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ, ਸੰਦਰਭ ਪਛਾਣ, ਭਾਵਨਾ, ਅਤੇ ਡੇਟਾ ਪਹੁੰਚਯੋਗਤਾ ਤੱਕ। ਇਹ ਸਭ ਬਹੁਤੇ ਉਪਭੋਗਤਾਵਾਂ ਲਈ ਉਪਲਬਧ ਹੋਵੇਗਾ, ਅਤੇ ਕੰਪਨੀਆਂ 430 ਤੱਕ $2020 ਬਿਲੀਅਨ ਤੱਕ ਦੀ ਉਤਪਾਦਕਤਾ ਵਾਧਾ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਦੇ ਯੋਗ ਹੋ ਜਾਣਗੀਆਂ (IDC ਦੇ ਅਨੁਸਾਰ, ਡੇਲੋਇਟ ਦੁਆਰਾ ਹਵਾਲਾ ਦਿੱਤਾ ਗਿਆ ਹੈ)।

2. GraphQL REST Apis ਨੂੰ ਬਦਲ ਰਿਹਾ ਹੈ

ਮੇਰੀ ਫਰਮ ਦੇ ਡਿਵੈਲਪਰਾਂ ਦੇ ਅਨੁਸਾਰ, ਜੋ ਕਿ ਇੱਕ ਆਫਸ਼ੋਰ ਸੌਫਟਵੇਅਰ ਡਿਵੈਲਪਮੈਂਟ ਕੰਪਨੀ ਹੈ, REST API ਡੇਟਾ ਦੀ ਹੌਲੀ ਲੋਡਿੰਗ ਦੇ ਕਾਰਨ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨ ਬ੍ਰਹਿਮੰਡ ਉੱਤੇ ਆਪਣਾ ਦਬਦਬਾ ਗੁਆ ਰਿਹਾ ਹੈ ਜਿਸਨੂੰ ਇੱਕ ਤੋਂ ਵੱਧ URL ਤੋਂ ਵੱਖਰੇ ਤੌਰ 'ਤੇ ਕੀਤੇ ਜਾਣ ਦੀ ਜ਼ਰੂਰਤ ਹੈ।

GraphQL ਇੱਕ ਨਵਾਂ ਰੁਝਾਨ ਹੈ ਅਤੇ REST-ਅਧਾਰਿਤ ਆਰਕੀਟੈਕਚਰ ਦਾ ਇੱਕ ਬਿਹਤਰ ਵਿਕਲਪ ਹੈ ਜੋ ਇੱਕ ਕਿਊਰੀ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਕਈ ਸਾਈਟਾਂ ਤੋਂ ਸਾਰੇ ਸੰਬੰਧਿਤ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਮੁੜ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਕਲਾਇੰਟ-ਸਰਵਰ ਪਰਸਪਰ ਪ੍ਰਭਾਵ ਨੂੰ ਬਿਹਤਰ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਲੇਟੈਂਸੀ ਨੂੰ ਘਟਾਉਂਦਾ ਹੈ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨ ਉਪਭੋਗਤਾ ਲਈ ਵਧੇਰੇ ਜਵਾਬਦੇਹ ਬਣ ਜਾਂਦੀ ਹੈ।

ਜਦੋਂ ਤੁਸੀਂ ਸਾਫਟਵੇਅਰ ਡਿਵੈਲਪਮੈਂਟ ਲਈ GraphQL ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋ ਤਾਂ ਤੁਸੀਂ ਆਪਣੇ ਸਾਫਟਵੇਅਰ ਵਿਕਾਸ ਦੇ ਹੁਨਰ ਨੂੰ ਸੁਧਾਰ ਸਕਦੇ ਹੋ। ਇਸ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, ਇਸ ਨੂੰ REST Api ਨਾਲੋਂ ਘੱਟ ਕੋਡ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ ਅਤੇ ਤੁਹਾਨੂੰ ਕੁਝ ਸਧਾਰਨ ਲਾਈਨਾਂ ਵਿੱਚ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਸਵਾਲ ਕਰਨ ਦੀ ਇਜਾਜ਼ਤ ਦਿੰਦਾ ਹੈ। ਇਸ ਨੂੰ ਕਈ ਬੈਕਐਂਡ ਏਜ਼ ਏ ਸਰਵਿਸ (BaaS) ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਨਾਲ ਵੀ ਲੈਸ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ ਜੋ Python, Node.js, C++ ਅਤੇ Java ਸਮੇਤ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮਿੰਗ ਭਾਸ਼ਾਵਾਂ ਵਿੱਚ ਸੌਫਟਵੇਅਰ ਡਿਵੈਲਪਰਾਂ ਦੁਆਰਾ ਵਰਤਣਾ ਆਸਾਨ ਬਣਾਉਂਦੇ ਹਨ।

3. ਘੱਟ ਕੋਡਿੰਗ ਪੱਧਰ/ਕੋਡ ਨਹੀਂ (ਘੱਟ ਕੋਡ)

ਸਾਰੇ ਲੋਅ ਕੋਡ ਸਾਫਟਵੇਅਰ ਡਿਵੈਲਪਮੈਂਟ ਟੂਲ ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਲਾਭ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਸਕ੍ਰੈਚ ਤੋਂ ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮ ਲਿਖਣ ਵੇਲੇ ਇਹ ਜਿੰਨਾ ਸੰਭਵ ਹੋ ਸਕੇ ਕੁਸ਼ਲ ਹੋਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ। ਲੋਅ ਕੋਡ ਪਹਿਲਾਂ ਤੋਂ ਸੰਰਚਿਤ ਕੋਡ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ ਜੋ ਵੱਡੇ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮਾਂ ਵਿੱਚ ਏਮਬੈਡ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਗੈਰ-ਪ੍ਰੋਗਰਾਮਰਾਂ ਨੂੰ ਵੀ ਜਲਦੀ ਅਤੇ ਆਸਾਨੀ ਨਾਲ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਉਤਪਾਦ ਬਣਾਉਣ ਅਤੇ ਆਧੁਨਿਕ ਵਿਕਾਸ ਈਕੋਸਿਸਟਮ ਨੂੰ ਤੇਜ਼ ਕਰਨ ਦੀ ਆਗਿਆ ਦਿੰਦਾ ਹੈ।

TechRepublic ਦੀ ਰਿਪੋਰਟ ਦੇ ਅਨੁਸਾਰ, ਨੋ-ਕੋਡ/ਲੋਅ ਕੋਡ ਟੂਲ ਪਹਿਲਾਂ ਹੀ ਵੈਬ ਪੋਰਟਲ, ਸਾਫਟਵੇਅਰ ਸਿਸਟਮ, ਮੋਬਾਈਲ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨ ਅਤੇ ਹੋਰ ਖੇਤਰਾਂ ਵਿੱਚ ਵਰਤੇ ਜਾ ਰਹੇ ਹਨ। ਲੋਅ ਕੋਡ ਟੂਲਜ਼ ਦੀ ਮਾਰਕੀਟ 15 ਤੱਕ $2020 ਬਿਲੀਅਨ ਤੱਕ ਵਧ ਜਾਵੇਗੀ। ਇਹ ਟੂਲ ਹਰ ਚੀਜ਼ ਨੂੰ ਸੰਭਾਲਦੇ ਹਨ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਵਰਕਫਲੋ ਤਰਕ ਦਾ ਪ੍ਰਬੰਧਨ, ਡਾਟਾ ਫਿਲਟਰਿੰਗ, ਆਯਾਤ ਅਤੇ ਨਿਰਯਾਤ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ। ਇੱਥੇ 2020 ਵਿੱਚ ਸਭ ਤੋਂ ਵਧੀਆ ਲੋ ਕੋਡ ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਹਨ:

• ਮਾਈਕਰੋਸਾਫਟ ਪਾਵਰ ਐਪਸ
• ਮੇਂਡਿਕਸ
• ਬਾਹਰੀ ਸਿਸਟਮ
• ਜੋਹੋ ਕਰਤਾਰ
• ਸੇਲਸਫੋਰਸ ਐਪ ਕਲਾਉਡ
• ਤੇਜ਼ ਅਧਾਰ
• ਬਸੰਤ ਬੂਟ

4. 5ਜੀ ਵੇਵ

5G ਕਨੈਕਟੀਵਿਟੀ ਮੋਬਾਈਲ ਐਪ ਅਤੇ ਸਾਫਟਵੇਅਰ ਵਿਕਾਸ ਦੇ ਨਾਲ-ਨਾਲ ਵੈੱਬ ਵਿਕਾਸ ਨੂੰ ਬਹੁਤ ਪ੍ਰਭਾਵਿਤ ਕਰੇਗੀ। ਆਖ਼ਰਕਾਰ, ਆਈਓਟੀ ਵਰਗੀਆਂ ਤਕਨਾਲੋਜੀਆਂ ਨਾਲ, ਸਭ ਕੁਝ ਜੁੜਿਆ ਹੋਇਆ ਹੈ. ਇਸ ਤਰ੍ਹਾਂ, ਡਿਵਾਈਸ ਸੌਫਟਵੇਅਰ 5G ਦੇ ਨਾਲ ਹਾਈ-ਸਪੀਡ ਵਾਇਰਲੈੱਸ ਨੈੱਟਵਰਕਾਂ ਦੀਆਂ ਸਮਰੱਥਾਵਾਂ ਦਾ ਵੱਧ ਤੋਂ ਵੱਧ ਲਾਭ ਉਠਾਏਗਾ।

ਡਿਜੀਟਲ ਟਰੈਂਡਸ ਨਾਲ ਇੱਕ ਤਾਜ਼ਾ ਇੰਟਰਵਿਊ ਵਿੱਚ, ਮੋਟੋਰੋਲਾ ਦੇ ਉਤਪਾਦ ਦੇ ਉਪ ਪ੍ਰਧਾਨ, ਡੈਨ ਡੇਰੀ ਨੇ ਕਿਹਾ ਕਿ "ਆਉਣ ਵਾਲੇ ਸਾਲਾਂ ਵਿੱਚ, 5G ਤੇਜ਼ ਡਾਟਾ, ਉੱਚ ਬੈਂਡਵਿਡਥ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰੇਗਾ, ਅਤੇ ਮੌਜੂਦਾ ਵਾਇਰਲੈੱਸ ਤਕਨਾਲੋਜੀਆਂ ਨਾਲੋਂ 10 ਗੁਣਾ ਤੇਜ਼ ਫੋਨ ਸੌਫਟਵੇਅਰ ਨੂੰ ਤੇਜ਼ ਕਰੇਗਾ।"

ਇਸ ਰੋਸ਼ਨੀ ਵਿੱਚ, ਸਾਫਟਵੇਅਰ ਕੰਪਨੀਆਂ 5ਜੀ ਨੂੰ ਆਧੁਨਿਕ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਵਿੱਚ ਲਿਆਉਣ ਲਈ ਕੰਮ ਕਰਨਗੀਆਂ। ਵਰਤਮਾਨ ਵਿੱਚ, 20 ਤੋਂ ਵੱਧ ਆਪਰੇਟਰਾਂ ਨੇ ਆਪਣੇ ਨੈੱਟਵਰਕਾਂ ਵਿੱਚ ਅੱਪਗ੍ਰੇਡ ਕਰਨ ਦਾ ਐਲਾਨ ਕੀਤਾ ਹੈ। ਇਸ ਲਈ, ਡਿਵੈਲਪਰ ਹੁਣ 5G ਦਾ ਲਾਭ ਲੈਣ ਲਈ ਢੁਕਵੇਂ API ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨ 'ਤੇ ਕੰਮ ਕਰਨਾ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰ ਦੇਣਗੇ। ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਹੇਠ ਲਿਖੇ ਵਿੱਚ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਸੁਧਾਰ ਕਰੇਗੀ:

• ਨੈੱਟਵਰਕ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮ ਸੁਰੱਖਿਆ, ਖਾਸ ਕਰਕੇ ਨੈੱਟਵਰਕ ਕੱਟਣ ਲਈ।
• ਯੂਜ਼ਰ ਆਈਡੀ ਨੂੰ ਸੰਭਾਲਣ ਦੇ ਨਵੇਂ ਤਰੀਕੇ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰੋ।
• ਤੁਹਾਨੂੰ ਘੱਟ ਲੇਟੈਂਸੀ ਵਾਲੀਆਂ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਵਿੱਚ ਨਵੀਂ ਕਾਰਜਸ਼ੀਲਤਾ ਜੋੜਨ ਦੀ ਆਗਿਆ ਦਿੰਦਾ ਹੈ।
• AR/VR ਸਿਸਟਮ ਦੇ ਵਿਕਾਸ ਨੂੰ ਪ੍ਰਭਾਵਿਤ ਕਰੇਗਾ।

5. ਆਸਾਨ ਪ੍ਰਮਾਣਿਕਤਾ

ਸੰਵੇਦਨਸ਼ੀਲ ਡੇਟਾ ਦੀ ਸੁਰੱਖਿਆ ਲਈ ਪ੍ਰਮਾਣਿਕਤਾ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਇੱਕ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਬਣ ਰਹੀ ਹੈ। ਆਧੁਨਿਕ ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਨਾ ਸਿਰਫ਼ ਸੌਫਟਵੇਅਰ ਹੈਕ ਲਈ ਕਮਜ਼ੋਰ ਹੈ, ਬਲਕਿ ਨਕਲੀ ਬੁੱਧੀ ਅਤੇ ਕੁਆਂਟਮ ਕੰਪਿਊਟਿੰਗ ਦਾ ਵੀ ਸਮਰਥਨ ਕਰਦੀ ਹੈ। ਪਰ ਸਾਫਟਵੇਅਰ ਡਿਵੈਲਪਮੈਂਟ ਮਾਰਕੀਟ ਪਹਿਲਾਂ ਹੀ ਕਈ ਨਵੇਂ ਕਿਸਮਾਂ ਦੇ ਪ੍ਰਮਾਣੀਕਰਨ ਨੂੰ ਦੇਖ ਰਿਹਾ ਹੈ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਆਵਾਜ਼ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ, ਬਾਇਓਮੈਟ੍ਰਿਕਸ ਅਤੇ ਚਿਹਰੇ ਦੀ ਪਛਾਣ।

ਇਸ ਪੜਾਅ 'ਤੇ, ਹੈਕਰ ਆਨਲਾਈਨ ਯੂਜ਼ਰ ਆਈਡੀ ਅਤੇ ਪਾਸਵਰਡ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਤਰੀਕੇ ਲੱਭਦੇ ਹਨ। ਕਿਉਂਕਿ ਮੋਬਾਈਲ ਉਪਭੋਗਤਾ ਪਹਿਲਾਂ ਹੀ ਫਿੰਗਰਪ੍ਰਿੰਟ ਜਾਂ ਫੇਸ਼ੀਅਲ ਸਕੈਨ ਨਾਲ ਆਪਣੇ ਸਮਾਰਟਫ਼ੋਨ ਤੱਕ ਪਹੁੰਚ ਕਰਨ ਦੇ ਆਦੀ ਹਨ, ਇਸ ਤਰ੍ਹਾਂ ਪ੍ਰਮਾਣਿਕਤਾ ਸਾਧਨਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ, ਉਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਨਵੀਂ ਤਸਦੀਕ ਸਮਰੱਥਾ ਦੀ ਲੋੜ ਨਹੀਂ ਪਵੇਗੀ ਕਿਉਂਕਿ ਸਾਈਬਰ ਚੋਰੀ ਦੀ ਸੰਭਾਵਨਾ ਘੱਟ ਹੋਵੇਗੀ। ਇੱਥੇ SSL ਐਨਕ੍ਰਿਪਸ਼ਨ ਦੇ ਨਾਲ ਕੁਝ ਮਲਟੀ-ਫੈਕਟਰ ਪ੍ਰਮਾਣਿਕਤਾ ਟੂਲ ਹਨ।

• ਸੌਫਟ ਟੋਕਨ ਤੁਹਾਡੇ ਸਮਾਰਟਫ਼ੋਨ ਨੂੰ ਸੁਵਿਧਾਜਨਕ ਮਲਟੀ-ਫੈਕਟਰ ਪ੍ਰਮਾਣੀਕਰਤਾਵਾਂ ਵਿੱਚ ਬਦਲਦੇ ਹਨ।
• EGrid ਟੈਂਪਲੇਟਸ ਉਦਯੋਗ ਵਿੱਚ ਪ੍ਰਮਾਣਿਕਤਾਵਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਵਿੱਚ ਆਸਾਨ ਅਤੇ ਪ੍ਰਸਿੱਧ ਰੂਪ ਹਨ।
• ਕਾਰੋਬਾਰਾਂ ਲਈ ਕੁਝ ਵਧੀਆ ਪ੍ਰਮਾਣੀਕਰਨ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮ ਹਨ RSA SecurID Access, OAuth, Ping Identity, Authx, ਅਤੇ Aerobase.

ਭਾਰਤ ਅਤੇ ਅਮਰੀਕਾ ਵਿੱਚ ਸਾਫਟਵੇਅਰ ਕੰਪਨੀਆਂ ਪ੍ਰਮਾਣਿਕਤਾ ਅਤੇ ਬਾਇਓਮੈਟ੍ਰਿਕਸ ਦੇ ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ ਵਿਆਪਕ ਖੋਜ ਕਰ ਰਹੀਆਂ ਹਨ। ਉਹ ਆਵਾਜ਼, ਫੇਸ-ਆਈਡੀ, ਵਿਹਾਰਕ ਅਤੇ ਬਾਇਓਮੈਟ੍ਰਿਕ ਪ੍ਰਮਾਣਿਕਤਾ ਲਈ ਵਧੀਆ ਸੌਫਟਵੇਅਰ ਬਣਾਉਣ ਲਈ AI ਨੂੰ ਵੀ ਉਤਸ਼ਾਹਿਤ ਕਰ ਰਹੇ ਹਨ। ਹੁਣ ਤੁਸੀਂ ਡਿਜੀਟਲ ਚੈਨਲਾਂ ਦੀ ਰੱਖਿਆ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ ਅਤੇ ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਸਮਰੱਥਾਵਾਂ ਵਿੱਚ ਸੁਧਾਰ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ।

ਸਿੱਟਾ

ਅਜਿਹਾ ਲਗਦਾ ਹੈ ਕਿ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮਰਾਂ ਲਈ ਜੀਵਨ 2020 ਵਿੱਚ ਘੱਟ ਚੁਣੌਤੀਪੂਰਨ ਹੋ ਜਾਵੇਗਾ ਕਿਉਂਕਿ ਸੌਫਟਵੇਅਰ ਵਿਕਾਸ ਦੀ ਗਤੀ ਤੇਜ਼ ਹੋਣ ਦੀ ਸੰਭਾਵਨਾ ਹੈ. ਉਪਲਬਧ ਸਾਧਨਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨਾ ਆਸਾਨ ਹੋ ਜਾਵੇਗਾ। ਅੰਤ ਵਿੱਚ, ਇਹ ਤਰੱਕੀ ਇੱਕ ਨਵੇਂ ਡਿਜੀਟਲ ਯੁੱਗ ਵਿੱਚ ਦਾਖਲ ਹੋਣ ਵਾਲੀ ਇੱਕ ਗਤੀਸ਼ੀਲ ਸੰਸਾਰ ਦੀ ਸਿਰਜਣਾ ਕਰੇਗੀ।

ਸਰੋਤ: www.habr.com