හෙලෝ, හබ්ර්! ලිපියේ පරිවර්තනයක් මම ඔබේ අවධානයට ඉදිරිපත් කරමි kristencarter7519 විසිනි.
2020 වසරට තව දින කිහිපයක් පමණක් ඉතිරිව ඇති බව පෙනුනද මෘදුකාංග සංවර්ධන ක්ෂේත්‍රයටද මේ දින වැදගත් වේ. මෙන්න මේ ලිපියෙන් අපි බලමු ඉදිරි වසර 2020 මෘදුකාංග සංවර්ධකයින්ගේ ජීවිතය වෙනස් කරන්නේ කොහොමද කියලා.
මෘදුකාංග සංවර්ධනයේ අනාගතය මෙහි ඇත!
සාම්ප්‍රදායික මෘදුකාංග සංවර්ධනය යනු යම් නිශ්චිත නීති රීති අනුගමනය කරමින් කේතය ලිවීමෙන් මෘදුකාංග සංවර්ධනය කිරීමයි. නමුත් නවීන මෘදුකාංග සංවර්ධනය කෘත්‍රිම බුද්ධිය, යන්ත්‍ර ඉගෙනීම සහ ගැඹුරු ඉගෙනීමේ දියුණුවත් සමඟ සුසමාදර්ශී වෙනසක් දැක ඇත. මෙම තාක්ෂණයන් තුන ඒකාබද්ධ කිරීමෙන්, උපදෙස් වලින් ඉගෙන ගන්නා මෘදුකාංග විසඳුම් නිර්මාණය කිරීමට සහ අපේක්ෂිත ප්රතිඵලය ලබා ගැනීමට අවශ්ය දත්ත වලට අමතර විශේෂාංග සහ රටා එකතු කිරීමට සංවර්ධකයින්ට හැකි වේ.
අපි කේතයක් සමඟ උත්සාහ කරමු
කාලයාගේ ඇවෑමෙන්, ස්නායුක ජාල මෘදුකාංග සංවර්ධන පද්ධති ඒකාබද්ධ කිරීම මෙන්ම ක්‍රියාකාරීත්වය සහ අතුරුමුහුණත් මට්ටම් අනුව වඩාත් සංකීර්ණ වී ඇත. උදාහරණයක් ලෙස, සංවර්ධකයින්ට Python 3.6 සමඟ ඉතා සරල ස්නායු ජාලයක් ගොඩනගා ගත හැකිය. 1s හෝ 0s සමඟ ද්විමය වර්ගීකරණය කරන උදාහරණ වැඩසටහනක් මෙන්න.
ඇත්ත වශයෙන්ම, අපට ස්නායුක ජාල පන්තියක් නිර්මාණය කිරීමෙන් ආරම්භ කළ හැකිය:
NumPy NP ලෙස ආනයනය කරන්න
X=np.array([[0,1,1,0],[0,1,1,1],[1,0,0,1]])
y=np.array([[0],[1],[1]])සිග්මොයිඩ් ශ්‍රිතයේ යෙදීම:
def sigmoid ():
return 1/(1 + np.exp(-x))
def derivatives_sigmoid ():
return x * (1-x)ආරම්භක බර සහ නැඹුරුව සහිත ආකෘතියක් පුහුණු කිරීම:
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))ආරම්භකයින් සඳහා, ඔබට ස්නායුක ජාල සම්බන්ධයෙන් උදවු අවශ්ය නම්, ඔබට ඉහළම මෘදුකාංග සංවර්ධන සමාගම්වල වෙබ් අඩවි සඳහා අන්තර්ජාලය සෙවිය හැකිය, නැතහොත් ඔබේ ව්‍යාපෘතියේ වැඩ කිරීමට AI/ML සංවර්ධකයින් බඳවා ගත හැකිය.
ප්රතිදාන ස්ථරය නියුරෝන භාවිතයෙන් කේත වෙනස් කිරීම
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)
සැඟවුණු කේත ස්තරය සඳහා ගණනය කිරීමේ දෝෂයකි
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) *lrපිටවෙන්න
print (output)
[[0.03391414]
[0.97065091]
[0.9895072 ]]සෑම විටම නවතම ක්‍රමලේඛන භාෂා සහ කේතීකරණ ක්‍රම සමඟ යාවත්කාලීනව සිටීම වටී, තවද ක්‍රමලේඛකයින් ඔවුන්ගේ යෙදුම් නව පරිශීලකයින්ට අදාළ කිරීමට උපකාරී වන බොහෝ නව මෙවලම් පිළිබඳව ද දැනුවත් විය යුතුය.
2020 දී, මෘදුකාංග සංවර්ධකයින් ඔවුන් කුමන ක්‍රමලේඛන භාෂාව භාවිතා කළත්, මෙම මෘදුකාංග සංවර්ධන මෙවලම් 5 ඔවුන්ගේ නිෂ්පාදනවලට ඇතුළත් කිරීම සලකා බැලිය යුතුය:
1. ස්වභාවික භාෂා සැකසුම් (NLP)
පාරිභෝගික සේවාව විධිමත් කරන චැට්බෝට් එකක් සමඟින්, NLP නවීන මෘදුකාංග සංවර්ධනය සඳහා වැඩ කරන ක්‍රමලේඛකයන්ගේ අවධානය දිනා ගනී. ඔවුන් ඉක්මනින් චැට්බෝට්, ඩිජිටල් සහායක සහ ඩිජිටල් නිෂ්පාදනවලට NLP ඇතුළත් කිරීමට Python NLTK වැනි NLTK මෙවලම් කට්ටල භාවිතා කරයි. 2020 මැද භාගය වන විට හෝ නුදුරු අනාගතයේදී, සිල්ලර ව්‍යාපාරවල සිට ස්වයංක්‍රීය වාහන සහ නිවස සහ කාර්යාලය සඳහා උපාංග දක්වා සෑම දෙයකම NLP වඩාත් වැදගත් වන බව ඔබට පෙනෙනු ඇත.
වඩා හොඳ මෘදුකාංග සංවර්ධන මෙවලම් සහ තාක්ෂණයන් සමඟින් ඉදිරියට යාමෙන්, හඬ මත පදනම් වූ පරිශීලක අතුරුමුහුණත්වල සිට වඩාත් පහසු මෙනු සංචාලනය, හැඟීම් විශ්ලේෂණය, සන්දර්භය හඳුනා ගැනීම, හැඟීම් සහ දත්ත ප්‍රවේශ්‍යතාව දක්වා විවිධ ආකාරවලින් මෘදුකාංග සංවර්ධකයින් NLP භාවිතා කරනු ඇතැයි ඔබට අපේක්ෂා කළ හැකිය. මේ සියල්ල බහුතර පරිශීලකයින්ට ලබා ගත හැකි අතර, 430 වන විට ඩොලර් බිලියන 2020 දක්වා ඵලදායිතා වර්ධනයක් ලබා ගැනීමට සමාගම්වලට හැකි වනු ඇත (IDC අනුව, Deloitte විසින් උපුටා දක්වා ඇත).
2. REST Apis වෙනුවට GraphQL
අක්වෙරළ මෘදුකාංග සංවර්ධන සමාගමක් වන මගේ ආයතනයේ සංවර්ධකයින්ට අනුව, බහුවිධ URL වලින් තනි තනිව සිදු කළ යුතු දත්ත මන්දගාමීව පැටවීම හේතුවෙන් REST API යෙදුම් විශ්වය මත එහි ආධිපත්‍යය අහිමි වේ.
GraphQL යනු නව ප්‍රවණතාවක් වන අතර REST මත පදනම් වූ ගෘහ නිර්මාණ ශිල්පයට වඩා හොඳ විකල්පයක් වන අතර එය එක් විමසුමක් භාවිතයෙන් අඩවි කිහිපයකින් අදාළ සියලු දත්ත ලබා ගනී. මෙය සේවාලාභී-සේවාදායක අන්තර්ක්‍රියා වැඩි දියුණු කරන අතර ප්‍රමාදය අඩු කරයි, පරිශීලකයා සඳහා යෙදුම සැලකිය යුතු ලෙස ප්‍රතිචාර දක්වයි.
ඔබ මෘදුකාංග සංවර්ධනය සඳහා GraphQL භාවිතා කරන විට ඔබේ මෘදුකාංග සංවර්ධන කුසලතා වැඩි දියුණු කළ හැක. අතිරේකව, එයට REST Api වලට වඩා අඩු කේතයක් අවශ්ය වන අතර සරල රේඛා කිහිපයකින් සංකීර්ණ විමසුම් කිරීමට ඔබට ඉඩ සලසයි. එය Python, Node.js, C++ සහ Java ඇතුළු විවිධ ක්‍රමලේඛන භාෂාවලින් මෘදුකාංග සංවර්ධකයින් විසින් භාවිතා කිරීම පහසු කරන Backand as a Service (BaaS) විශේෂාංග ගණනාවකින් ද සමන්විත විය හැක.
3. අඩු කේතීකරණ මට්ටම / කේතයක් නැත (අඩු කේතය)
සියලුම අඩු කේත මෘදුකාංග සංවර්ධන මෙවලම් බොහෝ ප්‍රතිලාභ ලබා දෙයි. මුල සිට බොහෝ වැඩසටහන් ලිවීමේදී එය හැකි තරම් කාර්යක්ෂම විය යුතුය. අඩු කේතය විශාල වැඩසටහන් වලට ඇතුළත් කළ හැකි පූර්ව වින්‍යාසගත කේතයක් සපයයි. මෙය ක්‍රමලේඛක නොවන අයට පවා ඉක්මනින් සහ පහසුවෙන් සංකීර්ණ නිෂ්පාදන නිර්මාණය කිරීමට සහ නවීන සංවර්ධන පරිසර පද්ධතිය වේගවත් කිරීමට ඉඩ සලසයි.
TechRepublic වාර්තාවකට අනුව, වෙබ් ද්වාර, මෘදුකාංග පද්ධති, ජංගම යෙදුම් සහ වෙනත් ක්ෂේත්‍රවල කේත රහිත/අඩු කේත මෙවලම් දැනටමත් භාවිතා වේ. අඩු කේත මෙවලම් වෙළඳපොළ 15 වන විට ඩොලර් බිලියන 2020 දක්වා වර්ධනය වනු ඇත. මෙම මෙවලම් කාර්ය ප්‍රවාහ තර්කනය කළමනාකරණය කිරීම, දත්ත පෙරීම, ආනයනය සහ අපනයනය ඇතුළු සියල්ල හසුරුවයි. 2020 හොඳම අඩු කේත වේදිකා මෙන්න:
- Microsoft PowerApps
- මෙන්ඩික්ස්
- බාහිර පද්ධති
- Zoho නිර්මාතෘ
- Salesforce App Cloud
- ඉක්මන් පදනම
- වසන්ත ඇරඹුම
4. 5G තරංගය
5G සම්බන්ධතාවය ජංගම යෙදුම් සහ මෘදුකාංග සංවර්ධනයට මෙන්ම වෙබ් සංවර්ධනයට බෙහෙවින් බලපානු ඇත. සියල්ලට පසු, IoT වැනි තාක්ෂණයන් සමඟ, සියල්ල සම්බන්ධ වේ. මේ අනුව, උපාංග මෘදුකාංගය 5G සමඟ අධිවේගී රැහැන් රහිත ජාලවල හැකියාවන්ගෙන් උපරිම ප්‍රයෝජන ගනු ඇත.
Digital Trends සමඟ මෑත සම්මුඛ සාකච්ඡාවකදී Motorola හි නිෂ්පාදන උප සභාපති Dan Dery පැවසුවේ "ඉදිරි වසරවලදී, 5G මඟින් වේගවත් දත්ත, ඉහළ කලාප පළලක් සහ පවතින රැහැන් රහිත තාක්ෂණයට වඩා 10 ගුණයකින් වේගවත් දුරකථන මෘදුකාංගයක් ලබා දෙනු ඇති" බවයි.
මෙම ආලෝකය තුළ, මෘදුකාංග සමාගම් නවීන යෙදුම් වෙත 5G ගෙන ඒමට කටයුතු කරනු ඇත. දැනට, මෙහෙයුම්කරුවන් 20 කට වඩා වැඩි ගණනක් ඔවුන්ගේ ජාල වෙත යාවත්කාලීන කිරීම් නිවේදනය කර ඇත. එබැවින්, සංවර්ධකයින් දැන් 5G හි වාසිය ලබා ගැනීම සඳහා සුදුසු API භාවිතා කිරීමට පටන් ගනී. තාක්ෂණය පහත සඳහන් දෑ සැලකිය යුතු ලෙස වැඩිදියුණු කරනු ඇත:
- ජාල වැඩසටහන් ආරක්ෂාව, විශේෂයෙන්ම ජාල පෙති කැපීම සඳහා.
- පරිශීලක හැඳුනුම්පත් හැසිරවීමට නව ක්‍රම සපයන්න.
- අඩු ප්‍රමාදයක් සහිත යෙදුම් සඳහා නව ක්‍රියාකාරීත්වයක් එක් කිරීමට ඔබට ඉඩ සලසයි.
- AR/VR පද්ධතියේ සංවර්ධනයට බලපානු ඇත.
5. පහසු සත්‍යාපනය
සංවේදී දත්ත ආරක්ෂා කිරීම සඳහා සත්‍යාපනය වැඩි වැඩියෙන් ඵලදායී ක්‍රියාවලියක් බවට පත්වෙමින් තිබේ. නවීන තාක්ෂණය මෘදුකාංග හැක් කිරීම්වලට ගොදුරු විය හැකි පමණක් නොව, කෘතිම බුද්ධියට සහ ක්වොන්ටම් පරිගණනයට පවා සහාය වේ. නමුත් මෘදුකාංග සංවර්ධන වෙළඳපොළ දැනටමත් හඬ විශ්ලේෂණය, ජෛවමිතික සහ මුහුණු හඳුනාගැනීම වැනි බොහෝ නව සත්‍යාපන වර්ග දකිමින් සිටී.
මෙම අවස්ථාවෙහිදී, හැකර්වරුන් මාර්ගගත පරිශීලක හැඳුනුම්පත් සහ මුරපද ව්‍යාජ ලෙස සකස් කිරීමට විවිධ ක්‍රම සොයා ගනී. ජංගම දුරකථන භාවිතා කරන්නන් දැනටමත් ඇඟිලි සලකුණු හෝ මුහුණේ ස්කෑන් භාවිතයෙන් ඔවුන්ගේ ස්මාර්ට් ජංගම දුරකතන වෙත ප්‍රවේශ වීමට පුරුදු වී ඇති බැවින්, සත්‍යාපන මෙවලම් භාවිතා කරමින්, සයිබර් සොරකම් කිරීමේ සම්භාවිතාව අඩු බැවින් ඔවුන්ට නව සත්‍යාපන හැකියාවන් අවශ්ය නොවනු ඇත. මෙන්න SSL සංකේතනය සහිත බහු-සාධක සත්‍යාපන මෙවලම් කිහිපයක්.
- මෘදු ටෝකන ඔබගේ ස්මාර්ට්ෆෝන් පහසු බහු සාධක සත්‍යාපනය කරන්නන් බවට පත් කරයි.
- EGrid සැකිලි කර්මාන්තය තුළ භාවිතා කිරීමට පහසු සහ ජනප්‍රිය සත්‍යාපක ආකාරයකි.
- ව්‍යාපාර සඳහා හොඳම සත්‍යාපන වැඩසටහන් සමහරක් වන්නේ RSA SecurID ප්‍රවේශය, OAuth, Ping Identity, Authx සහ Aerobase වේ.
ඉන්දියාවේ සහ එක්සත් ජනපදයේ මෘදුකාංග සමාගම් සත්‍යාපනය සහ ජෛවමිතික ක්ෂේත්‍රයේ පුළුල් පර්යේෂණ සිදු කරයි. කටහඬ, මුහුණු හැඳුනුම්පත, හැසිරීම් සහ ජෛවමිතික සත්‍යාපනය සඳහා උසස් මෘදුකාංග නිර්මාණය කිරීමට ඔවුන් AI ප්‍රවර්ධනය කරයි. දැන් ඔබට ඩිජිටල් නාලිකා ආරක්ෂා කර වේදිකා හැකියාවන් වැඩිදියුණු කළ හැකිය.
නිගමනය
මෘදුකාංග සංවර්ධනයේ වේගය වේගවත් වීමට ඉඩ ඇති බැවින් 2020 දී ක්‍රමලේඛකයින්ගේ ජීවිතය අඩු අභියෝගාත්මක වනු ඇති බව පෙනේ. පවතින මෙවලම් භාවිතා කිරීමට පහසු වනු ඇත. අවසානයේදී, මෙම දියුණුව නව ඩිජිටල් යුගයකට ඇතුළු වන ගතික ලෝකයක් නිර්මාණය කරනු ඇත.
මූලාශ්රය: www.habr.com