Hoci sa zdá, že od dosiahnutia roku 2020 nás delí len pár mesiacov, tieto mesiace sú dôležité aj v oblasti vývoja softvéru. Tu v tomto článku uvidíme, ako nadchádzajúci rok 2020 zmení životy vývojárov softvéru!
Budúci vývoj softvéru je tu!
Tradičný vývoj softvéru je o vývoji softvéru písaním kódu a dodržiavaním určitých pevných pravidiel. Súčasný vývoj softvéru však zaznamenal zmenu paradigmy s pokrokmi v oblasti umelej inteligencie, strojového učenia a hlbokého učenia. Vďaka integrácii týchto troch technológií budú vývojári schopní vytvárať softvérové riešenia, ktoré sa naučia pokyny a pridávajú ďalšie funkcie a vzory v údajoch, ktoré sú potrebné pre požadovaný výsledok.
Skúsme to s nejakým kódom
Postupom času sa systémy vývoja softvéru neurónových sietí stali zložitejšími z hľadiska integrácií, ako aj vrstiev funkčnosti a rozhraní. Vývojári môžu vytvoriť veľmi jednoduchú neurónovú sieť s Pythonom 3.6. Tu je príklad programu, ktorý vykonáva binárnu klasifikáciu s 1 alebo 0.
Samozrejme, môžeme začať vytvorením triedy neurónovej siete:
import numpy ako np
X=np.array([[0,1,1,0],[0,1,1,1],[1,0,0,1]])
y=np.array([[0],[1],[1]])
Použitie funkcie Sigmoid:
def sigmoid ():
return 1/(1 + np.exp(-x))
def derivatives_sigmoid ():
return x * (1-x)Tréning modelu s počiatočnými váhami a sklonmi:
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))Pre začiatočníkov, ak potrebujete pomoc s neurónovými sieťami, môžete sa obrátiť na Alebo si môžete najať vývojárov AI/ML, aby pracovali na vašom projekte.
Úprava kódu pomocou výstupnej vrstvy Neurón
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)
Chyba výpočtu pre skrytú vrstvu kódov
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
Výkon:
print (output)
[[0.03391414]
[0.97065091]
[0.9895072 ]]Aj keď je vždy múdre držať krok s najnovšími programovacími jazykmi a technikami kódovania, programátori by mali vedieť aj o mnohých nových nástrojoch, vďaka ktorým budú ich aplikácie relevantné pre nových používateľov.
V roku 2020 by vývojári softvéru mali zvážiť začlenenie týchto 5 nástrojov na vývoj softvéru do svojich produktov bez ohľadu na to, aký programovací jazyk používajú:
1. Spracovanie prirodzeného jazyka (NLP)
Vďaka chatbotu, ktorý spúšťa zákaznícky servis, sa NLP dostáva do pozornosti programátorov pracujúcich na vývoji moderného softvéru. Uplatňujú sa ako Python rýchlo začleniť NLP do chatbotov, digitálnych asistentov a digitálnych produktov. Do polovice roka 2020 alebo čoskoro uvidíte, že NLP sa stane dôležitejším vo všetkom od maloobchodu až po autonómne vozidlá a zariadenia v domácnosti a kancelárii.
Vpred s najlepšími nástrojmi a technológiami na vývoj softvéru môžete očakávať, že vývojári softvéru budú používať NLP rôznymi spôsobmi, od hlasového používateľského rozhrania až po oveľa jednoduchšiu navigáciu v ponukách, analýzu sentimentu, identifikáciu kontextu, emócie a dostupnosť údajov. Všetko by bolo dostupné pre väčšinu používateľov a podniky môžu do roku 430 dosiahnuť zvýšenie produktivity až o 2020 miliárd USD, podľa údajov IDC citovaných spoločnosťou Deloitte.
2. GraphQL nahrádza REST Apis
Podľa vývojárov v mojej firme, ktorá je offshore softvérovou spoločnosťou, REST API stráca svoju dominanciu nad aplikačným vesmírom kvôli pomalému načítavaniu údajov, ktoré je potrebné vykonať z viacerých adries URL jednotlivo.
GraphQL je nový trend a najlepšia alternatíva k architektúre založenej na Rest, ktorá sťahuje všetky relevantné údaje z viacerých lokalít pomocou jedinej požiadavky. Zlepšuje interakcie klient-server a znižuje latenciu, vďaka ktorej je aplikácia oveľa citlivejšia na používateľa.
Keď na vývoj softvéru použijete GraphQL, môžete zlepšiť svoje zručnosti v oblasti vývoja softvéru. Vyžaduje tiež menej kódovania ako REST Api a umožňuje povoliť zložité dotazy v niekoľkých jednoduchých riadkoch. Môže byť dodaný aj s množstvom ponuky, ktoré vývojárom softvéru uľahčujú jeho používanie v rôznych programovacích jazykoch vrátane Pythonu, Node.js, C++ a Java.
V súčasnosti GraphQL podporuje komunitu vývojárov prostredníctvom:
- Povolenie problémov s nadmerným a nedostatočným načítaním
- Validácia a typová kontrola kódov
- Auto Genering API dokumentácia
- Poskytovaním podrobných chybových hlásení
- Pridajte do tabuľky ďalšiu operáciu: „predplatné“ na prijímanie správ v reálnom čase zo servera
3. Nízky/Žiadny kód
Všetky nástroje na vývoj softvéru s nízkym kódom poskytujú mnoho výhod. Mal by byť čo najefektívnejší pri písaní mnohých programov od začiatku. Nízky alebo žiadny kód poskytuje vopred nakonfigurovaný kód, ktorý možno vložiť do väčších programov. To umožňuje aj neprogramátorom vytvárať zložité produkty rýchlo a jednoducho a urýchliť tak moderný vývojový ekosystém.
Podľa správy, ktorú zdieľa , nástroje bez/nízkeho kódu sa už nasadzujú do webových portálov, softvérových systémov, mobilných aplikácií a ďalších oblastí. Trh nástrojov s nízkym kódom vzrastie do roku 15 až na 2020 miliárd USD. Tieto nástroje zvládajú všetko, ako je správa logiky pracovného toku, filtrovanie údajov, import a export. Tu sú najlepšie platformy s nízkym/bezkódovým kódom, ktoré môžete v roku 2020 sledovať:
- Microsoft PowerApps
- Mendix
- Outsystems
- Zoho Stvoriteľ
- Salesforce App Cloud
- Rýchla základňa
- Jarná topánka
4. Vlna 5G
Pripojenie 5G výrazne ovplyvní vývoj mobilných zariadení/softvéru, ako aj vývoj webu. Koniec koncov, v technológii ako IoT je všetko prepojené. Takže softvér zariadenia využije vysokorýchlostné bezdrôtové prostriedky na ich plný potenciál s 5G.
V nedávnom rozhovore s Dan Dery, produktový viceprezident spoločnosti Motorola, uviedol, že „V nadchádzajúcich rokoch prinesie 5G rýchlejšie zdieľanie dát, väčšiu šírku pásma a zrýchli softvér telefónu na 10-krát rýchlejšie ako súčasná bezdrôtová technológia.“
V tomto svetle budú spoločnosti zaoberajúce sa vývojom softvéru pracovať na začlenení 5G do moderných aplikácií. Zavádzanie 5G rýchlo napreduje, viac ako 20 operátorov oznámilo upgrady svojich sietí. Vývojári teda teraz začnú pracovať na správnom využívať výhody 5G. Táto technológia výrazne zlepší nasledovné:
- Bezpečnosť sieťového programu, najmä pre segmentovanie siete.
- Poskytne nové spôsoby spracovania identity používateľov.
- Umožní pridávať nové funkcie do aplikácií s nízkou latenciou.
- Bude mať vplyv na vývoj systému s podporou AR/VR.
5. „Autentifikácia“ bez námahy
Autentifikácia sa čoraz viac stáva efektívnym procesom ochrany citlivých údajov. Sofistikovaná technológia je nielen zraniteľná voči hackerskému softvéru, ale podporuje aj umelú inteligenciu a dokonca aj kvantové výpočty. Trh vývoja softvéru však už vidí množstvo nových typov autentifikácie, ako je analýza hlasu, biometria a rozpoznávanie tváre.
V tomto bode hackeri nachádzajú rôzne spôsoby, ako podvrátiť online identity používateľov a heslá. Keďže používatelia mobilných zariadení sú už zvyknutí pristupovať k svojim smartfónom pomocou odtlačku palca alebo prsta alebo skenovaním tváre, s nástrojmi na autentifikáciu nebudú potrebovať nové možnosti na overenie a zníži sa aj pravdepodobnosť kybernetických krádeží. Tu je niekoľko nástrojov viacfaktorovej autentifikácie so šifrovaním SSL.
- Soft Tokeny premenia vaše smartfóny na viacúčelové faktorové autentifikátory.
- Vzory EGrid sú ľahko použiteľnou a populárnou formou autentifikátorov v tomto odvetví.
- Niektoré z najlepších overovacích softvérov pre podniky sú: RSA SecurID Access, OAuth, Ping Identity, Authx a Aerobase.
V Indii a USA existujú spoločnosti zaoberajúce sa vývojom softvéru, ktoré vykonávajú rozsiahly výskum v oblasti overovania a biometrie s pokrokmi v oblasti AI, aby poskytovali vynikajúci softvér na overovanie hlasu, tváre, správania a biometrickej autentifikácie. Teraz môžete zabezpečiť digitálne kanály a zlepšiť možnosti platforiem.
vysvetlivky
Zdá sa, že život programátorov v roku 2020 bude menej komplikovaný, keďže tempo vývoja softvéru sa pravdepodobne zrýchli. Dostupné nástroje budú jednoduchšie na používanie. V konečnom dôsledku tento pokrok povedie k vytvoreniu živého sveta smerujúceho do nového digitálneho veku.
Zdroj: hab.com
