අපට 2020 වෙත ළඟා වීමට මාස කිහිපයක් පමණක් ඉතිරිව ඇති බවක් පෙනෙන්නට තිබුණද, මෙම මාස මෘදුකාංග සංවර්ධන ක්ෂේත්‍රයේ ද වැදගත් වේ. මෙන්න මේ ලිපියෙන් අපි බලමු ඉදිරි වසර 2020 මෘදුකාංග සංවර්ධකයින්ගේ ජීවිත වෙනස් කරන්නේ කොහොමද කියලා!
අනාගත මෘදුකාංග සංවර්ධනය මෙන්න!
සාම්ප්‍රදායික මෘදුකාංග සංවර්ධනය යනු කේතය ලිවීමෙන් සහ ස්ථාවර නීති කිහිපයක් අනුගමනය කිරීමෙන් මෘදුකාංග සංවර්ධනය කිරීමයි. නමුත් වර්තමාන මෘදුකාංග සංවර්ධනය කෘත්‍රිම බුද්ධිය, යන්ත්‍ර ඉගෙනීම සහ ගැඹුරු ඉගෙනීම යන අංශවල දියුණුවත් සමඟ සුසමාදර්ශී වෙනසක් සිදුවී ඇත. මෙම තාක්ෂණයන් තුන ඒකාබද්ධ කිරීමත් සමඟ, උපදෙස් ඉගෙන ගන්නා මෘදුකාංග විසඳුම් ගොඩනඟා ගැනීමට සහ අපේක්ෂිත ප්රතිඵලය සඳහා අවශ්ය දත්තවල අමතර විශේෂාංග සහ රටා එකතු කිරීමට සංවර්ධකයින්ට හැකි වනු ඇත.
අපි කේතයක් සමඟ උත්සාහ කරමු
කාලයාගේ ඇවෑමෙන්, ස්නායුක ජාල මෘදුකාංග සංවර්ධන පද්ධති ඒකාබද්ධ කිරීම් මෙන්ම ක්‍රියාකාරීත්වය සහ අතුරුමුහුණත් ස්ථර අනුව වඩාත් සංකීර්ණ වී ඇත. සංවර්ධකයින්ට Python 3.6 සමඟ ඉතා සරල ස්නායුක ජාලයක් ගොඩනගා ගත හැකිය. 1 හෝ 0 සමඟ ද්විමය වර්ගීකරණය කරන වැඩසටහනක උදාහරණයක් මෙන්න.
ඇත්ත වශයෙන්ම, අපට ස්නායුක ජාල පන්තියක් නිර්මාණය කිරීමෙන් ආරම්භ කළ හැකිය:
අංක ලෙස npy ලෙස ආයාත කරන්න
X=np.array([[0,1,1,0],[0,1,1,1],[1,0,0,1]])
y=np.array([[0],[1],[1]])
සිග්මොයිඩ් ශ්‍රිතය යෙදීම:
def sigmoid ():
return 1/(1 + np.exp(-x))
def derivatives_sigmoid ():
return x * (1-x)මූලික බර සහ පක්ෂග්‍රාහී ආදර්ශය 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 උපකාර අවශ්ය නම්, ඔබට සම්බන්ධ විය හැක .නැත්නම්, ඔබට ඔබේ ව්‍යාපෘතියේ වැඩ කිරීමට AI/ML සංවර්ධකයින් බඳවා ගත හැක.
ප්රතිදාන ස්ථරය නියුරෝන සමඟ කේතය 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)
කේතවල සැඟවුණු ස්ථරය සඳහා දෝෂය ගණනය කිරීම
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
ප්රතිදාන:
print (output)
[[0.03391414]
[0.97065091]
[0.9895072 ]]නවතම ක්‍රමලේඛන භාෂා සහ කේතීකරණ ශිල්පීය ක්‍රම පිළිබඳව දැනුවත්ව සිටීම සැමවිටම ඥානවන්ත වන අතර, ක්‍රමලේඛකයින් ඔවුන්ගේ යෙදුම් නව පරිශීලකයින්ට අදාළ කිරීමට උපකාරී වන බොහෝ නව මෙවලම් ගැන ද දැන සිටිය යුතුය.
2020 දී, මෘදුකාංග සංවර්ධකයින් ඔවුන් භාවිතා කරන ක්‍රමලේඛන භාෂාව නොසලකා ඔවුන්ගේ නිෂ්පාදනවලට මෙම මෘදුකාංග සංවර්ධන මෙවලම් 5 ඇතුළත් කිරීම සලකා බැලිය යුතුය:
1. ස්වාභාවික භාෂා සැකසීම (එන්එල්පී)
චැට්බෝට් පාරිභෝගික සේවාව ශක්තිමත් කිරීමත් සමඟ, නවීන මෘදුකාංග සංවර්ධනය සඳහා වැඩ කරන ක්‍රමලේඛකයන්ගේ අවධානය NLP ලබා ගනී. ඔවුන් අදාළ වේ Python ගේ වගේ NLP ඉක්මනින් චැට්බෝට්, ඩිජිටල් සහකාර සහ ඩිජිටල් නිෂ්පාදනවලට ඇතුළත් කිරීමට. 2020 මැද භාගය වන විට හෝ ඉක්මනින්ම, සිල්ලර ව්‍යාපාරයේ සිට ස්වයංක්‍රීය වාහන දක්වා සහ නිවස සහ කාර්යාලය පුරා ඇති උපාංග සඳහා NLP වඩාත් වැදගත් වන බව ඔබට පෙනෙනු ඇත.
හොඳම මෘදුකාංග සංවර්ධන මෙවලම් සහ තාක්ෂණයන් සමඟින් ඉදිරියට යමින්, ඔබට මෘදුකාංග සංවර්ධකයින් විසින් NLP භාවිතා කරනු ඇතැයි අපේක්ෂා කළ හැක. Deloitte විසින් උපුටා දක්වන ලද IDC දත්ත වලට අනුව 430 වන විට බොහෝ පරිශීලකයින්ට ලබා ගත හැකි වන අතර ව්‍යාපාරවලට $ බිලියන 2020 දක්වා ඵලදායිතා වාසි ලබා ගත හැක.
2. GraphQL ප්‍රතිස්ථාපනය REST Apis
අක්වෙරළ මෘදුකාංග සංවර්ධන සමාගමක් වන මගේ ආයතනයේ සංවර්ධකයින්ට අනුව, REST API හට යෙදුම් විශ්වය මත එහි ආධිපත්‍යය නැති වී යන්නේ එහි මන්දගාමී දත්ත පැටවීම නිසා එය තනි තනිව බහුවිධ URL වලින් සිදු කළ යුතුය.
GraphQL යනු නව ප්‍රවණතාවය සහ විවේක-පාදක ගෘහ නිර්මාණ ශිල්පය සඳහා හොඳම විකල්පය වන අතර එය එකම ඉල්ලීමකින් අඩවි කිහිපයකින් අදාළ සියලු දත්ත ලබා ගනී. එය සේවාදායක-සේවාදායක අන්තර්ක්‍රියා වැඩි දියුණු කරන අතර යෙදුම පරිශීලකයාට වඩාත් ප්‍රතිචාර දක්වන ප්‍රමාදය අඩු කරයි.
ඔබ මෘදුකාංග සංවර්ධනය සඳහා GraphQL භාවිතා කරන විට ඔබේ මෘදුකාංග සංවර්ධන කුසලතා වැඩි දියුණු කළ හැක. එයට REST Api වලට වඩා අඩු කේතීකරණයක් අවශ්ය වන අතර සරල රේඛා කිහිපයක් තුළ සංකීර්ණ විමසුම් සක්‍රීය කිරීමට ඉඩ සලසයි. එය ද ගණනාවක් සමඟ සැපයිය හැකිය Python, Node.js, C++, සහ Java ඇතුළු විවිධ ක්‍රමලේඛන භාෂා වල මෘදුකාංග සංවර්ධකයින්ට එය භාවිතා කිරීම පහසු කරන පිරිනැමීම්.
දැනට, GraphQL සංවර්ධකයින්ගේ ප්‍රජාවට සහාය දක්වන්නේ:
- ලබා ගැනීමේ ගැටළු වැඩි සහ යට නොවී සබල කිරීම
- කේතයන් වලංගු කිරීම සහ වර්ග පරීක්ෂා කිරීම
- ස්වයංක්‍රීය ජනන API ලේඛනගත කිරීම
- සවිස්තරාත්මක දෝෂ පණිවිඩ ලබා දීමෙන්
- වගුවට අමතර ක්‍රියාකාරිත්වයක් එක් කරන්න: සේවාදායකයෙන් තත්‍ය කාලීන පණිවිඩ ලබා ගැනීමට “දායකත්ව”
3.අඩු/නැති කේතය
සියලුම අඩු කේත මෘදුකාංග සංවර්ධන මෙවලම් බොහෝ ප්‍රතිලාභ ලබා දෙයි. මුල සිට බොහෝ වැඩසටහන් ලිවීමේදී එය හැකි තරම් කාර්යක්ෂම විය යුතුය. අඩු හෝ නැති කේතය විශාල වැඩසටහන් වලට ඇතුළත් කළ හැකි පූර්ව වින්‍යාසගත කේතය සපයයි. මෙමගින් ක්‍රමලේඛක නොවන අයට පවා සංකීර්ණ නිෂ්පාදන ඉක්මනින් හා පහසුවෙන් නිර්මාණය කිරීමට සහ නවීන සංවර්ධන පරිසර පද්ධතිය වේගවත් කිරීමට ඉඩ සලසයි.
විසින් බෙදාගත් වාර්තාවකට අනුව , වෙබ් ද්වාර, මෘදුකාංග පද්ධති, ජංගම යෙදුම් සහ වෙනත් ක්ෂේත්‍රවල දැනටමත් අඩු/අඩු කේත මෙවලම් යොදවා ඇත. අඩු කේත මෙවලම්වල වෙළඳපල 15 වන විට ඩොලර් බිලියන 2020 දක්වා වර්ධනය වනු ඇත. මෙම මෙවලම් කාර්ය ප්‍රවාහ තර්කනය, දත්ත පෙරහන, ආනයනය සහ අපනයනය කළමනාකරණය කිරීම වැනි සියල්ල හසුරුවයි. 2020 දී අනුගමනය කළ යුතු හොඳම අඩු/කෝඩ් වේදිකා මෙන්න:
- Microsoft PowerApps
- මෙන්ඩික්ස්
- බාහිර පද්ධති
- Zoho නිර්මාතෘ
- Salesforce App Cloud
- ඉක්මන් පදනම
- වසන්ත ඇරඹුම
4. 5G තරංගය
5G සම්බන්ධතාව ජංගම/මෘදුකාංග සංවර්ධනයට, වෙබ් සංවර්ධනයට ද බෙහෙවින් බලපානු ඇත. සියල්ලට පසු, IoT වැනි තාක්ෂණයේ සෑම දෙයක්ම සම්බන්ධ වේ. එබැවින්, උපාංග මෘදුකාංගය 5G සමඟින් අධිවේගී රැහැන් රහිත වත්කම් ඔවුන්ගේ උපරිම විභවතාවයට උපයෝගී කර ගනී.
සමග මෑත සම්මුඛ සාකච්ඡාවක දී, , Motorola හි නිෂ්පාදන උප සභාපති, Dan Dery, "ඉදිරි වසරවලදී, 5G වේගවත් දත්ත හුවමාරුවක්, ඉහළ කලාප පළලක් ලබා දෙනු ඇත, සහ පවතින රැහැන් රහිත තාක්ෂණයට වඩා 10 ගුණයක වේගවත් දුරකථන මෘදුකාංගයක් වේගවත් කරයි."
මෙම ආලෝකය තුළ, මෘදුකාංග සංවර්ධන සමාගම් නවීන යෙදුම්වලට 5G ඇතුළත් කිරීමට කටයුතු කරනු ඇත. 5G ප්‍රවාහය වේගයෙන් ගමන් කරයි, ක්‍රියාකරුවන් 20 කට වැඩි ප්‍රමාණයක් ඔවුන්ගේ ජාල වෙත යාවත්කාලීන කිරීම් නිවේදනය කර ඇත. එබැවින්, සංවර්ධකයින් දැන් නිසි ලෙස ගැනීම සඳහා වැඩ කිරීමට පටන් ගනී 5G වලින් ප්‍රයෝජන ගැනීමට. තාක්ෂණය පහත සඳහන් දෑ නාටකාකාර ලෙස වැඩිදියුණු කරනු ඇත:
- ජාල වැඩසටහනේ ආරක්ෂාව, විශේෂයෙන් ජාල පෙති කැපීම සඳහා.
- පරිශීලක අනන්‍යතා හැසිරවීම සඳහා නව ක්‍රම සපයනු ඇත.
- අඩු ප්‍රමාද අනුපාතයක් සහිත යෙදුම් සඳහා නව ක්‍රියාකාරීත්වයන් එක් කිරීමට ඉඩ දෙනු ඇත.
- AR/VR සබල කළ පද්ධතියේ සංවර්ධනය කෙරෙහි බලපෑමක් ඇති කරනු ඇත.
5. උත්සාහයකින් තොරව "සත්‍යාපනය"
සංවේදී දත්ත ආරක්ෂා කිරීමේදී සත්‍යාපනය වැඩි වැඩියෙන් ඵලදායී ක්‍රියාවලියක් බවට පත්වෙමින් තිබේ. නවීන තාක්ෂණය මෘදුකාංග අනවසරයෙන් ඇතුළුවීමට පමණක් නොව, කෘතිම බුද්ධියට සහ ක්වොන්ටම් පරිගණකකරණයට පවා සහාය වේ. නමුත් මෘදුකාංග සංවර්ධන වෙළඳපොළ දැනටමත් හඬ විශ්ලේෂණය, ජෛවමිතික සහ මුහුණු හඳුනාගැනීම වැනි නව ආකාරයේ සත්‍යාපනයන් රාශියක් දකිමින් සිටී.
මෙම අවස්ථාවෙහිදී, හැකර්වරුන් සබැඳි පරිශීලක අනන්‍යතා සහ මුරපද යටපත් කිරීමට විවිධ ක්‍රම සොයමින් සිටිති. ජංගම දුරකථන භාවිතා කරන්නන් දැනටමත් ඔවුන්ගේ ස්මාර්ට් ජංගම දුරකථනයට මාපටැඟිල්ලක් හෝ ඇඟිලි සලකුණක් හෝ මුහුණේ ස්කෑන් කිරීමකින් ප්‍රවේශ වීමට පුරුදු වී සිටින බැවින්, සත්‍යාපන මෙවලම් සමඟ ඔවුන්ට වලංගු කිරීම සඳහා නව හැකියාවන් අවශ්ය නොවනු ඇත, මෙන්ම සයිබර් සොරකම් කිරීමේ අවස්ථා ද අඩු වනු ඇත. මෙන්න SSL සංකේතනය සහිත බහු සාධක සත්‍යාපන මෙවලම් කිහිපයක්.
- මෘදු ටෝකන ඔබගේ ස්මාර්ට්ෆෝන් බහු පහසු සාධක සත්‍යාපනය කරන්නන් බවට පත් කරයි.
- EGrid රටා යනු කර්මාන්තයේ භාවිතා කිරීමට පහසු සහ ජනප්‍රිය සත්‍යාපන ක්‍රමයකි.
- ව්‍යාපාර සඳහා හොඳම සත්‍යාපන මෘදුකාංග සමහරක් නම්: RSA SecurID Access, OAuth, Ping Identity, Authx, සහ Aerobase.
ඉන්දියාවේ සහ ඇමරිකා එක්සත් ජනපදයේ මෘදුකාංග සංවර්ධන සමාගම් විශිෂ්ට හඬ, මුහුණ, හැසිරීම් සහ ජෛවමිතික සත්‍යාපන මෘදුකාංග ලබා දීම සඳහා AI වෙත දියුණුව සමඟින් සත්‍යාපනය සහ ජෛවමිතික විද්‍යාව පිළිබඳ පුළුල් පර්යේෂණ සිදු කරයි. දැන්, ඔබට ඩිජිටල් නාලිකා සුරක්ෂිත කර වේදිකාවල හැකියාවන් වැඩිදියුණු කළ හැකිය.
ඇන්ටෙනස්
මෘදුකාංග සංවර්ධනයේ වේගය වේගවත් වීමට ඉඩ ඇති බැවින් 2020 දී ක්‍රමලේඛකයින්ගේ ජීවිතය අඩු සංකීර්ණ වනු ඇති බව පෙනේ. පවතින මෙවලම් භාවිතා කිරීමට පහසු වනු ඇත. අවසානයේදී, මෙම දියුණුව නව ඩිජිටල් යුගයකට ගමන් කරන විචිත්‍රවත් ලෝකයක් නිර්මාණය කිරීමට හේතු වනු ඇත.
මූලාශ්රය: www.habr.com