Здраво, Хабр! Представљам вашој пажњи превод чланка од кристенцартер7519.
Иако се чини да нас само неколико дана дели од 2020. године, ови дани су важни и у области развоја софтвера. Овде у овом чланку ћемо видети како ће следећа 2020. година променити живот програмера софтвера.
Будућност развоја софтвера је ту!
Традиционални развој софтвера је развој софтвера писањем кода према неким фиксним правилима. Али савремени развој софтвера је био сведок промене парадигме са напретком у вештачкој интелигенцији, машинском учењу и дубоком учењу. Интеграцијом ове три технологије, програмери ће моћи да креирају софтверска решења која уче из упутстава и додају додатне функције и обрасце подацима потребним за постизање жељеног резултата.
Покушајмо са неким кодом
Временом су системи за развој софтвера неуронских мрежа постали сложенији у смислу интеграције, као и нивоа функционалности и интерфејса. Програмери, на пример, могу да направе веома једноставну неуронску мрежу са Питхон-ом 3.6. Ево примера програма који врши бинарну класификацију са 1с или 0с.
Наравно, можемо почети креирањем класе неуронске мреже:
импорт НумПи као НП
X=np.array([[0,1,1,0],[0,1,1,1],[1,0,0,1]])
y=np.array([[0],[1],[1]])Примена сигмоидне функције:
def sigmoid ():
return 1/(1 + np.exp(-x))
def derivatives_sigmoid ():
return x * (1-x)Обука модела са почетним тежинама и предрасудама:
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))За почетнике, ако вам је потребна помоћ у вези са неуронским мрежама, можете претражити интернет за веб странице врхунских компанија за развој софтвера или можете унајмити програмере АИ/МЛ да раде на вашем пројекту.
Модификација кода коришћењем неурона излазног слоја
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)
Грешка у прорачуну за слој скривеног кода
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) *lrИзлаз
print (output)
[[0.03391414]
[0.97065091]
[0.9895072 ]]Увек је вредно бити у току са најновијим програмским језицима и техникама кодирања, а програмери би такође требало да буду свесни многих нових алата који помажу да њихове апликације буду релевантне за нове кориснике.
У 2020., програмери софтвера би требало да размотре укључивање ових 5 алата за развој софтвера у своје производе, без обзира који програмски језик користе:
1. Обрада природног језика (НЛП)
Са цхатботом који поједностављује корисничку подршку, НЛП привлачи пажњу програмера који раде на развоју модерног софтвера. Они користе НЛТК алате као што је Питхон НЛТК да брзо уграде НЛП у цхат ботове, дигиталне асистенте и дигиталне производе. До средине 2020. године или у блиској будућности, видећете да НЛП постаје све важнији у свему, од малопродајних предузећа до аутономних возила и уређаја за дом и канцеларију.
Напредујући са бољим алатима и технологијама за развој софтвера, можете очекивати да ће програмери софтвера користити НЛП на различите начине, од корисничких интерфејса заснованих на гласу до много лакше навигације по менијима, анализе осећања, идентификације контекста, емоција и приступачности података. Све ово ће бити доступно већини корисника, а компаније ће моћи да остваре раст продуктивности до 430 милијарди долара до 2020. године (према ИДЦ-у, на који се позива Делоитте).
2. ГрапхКЛ замењује РЕСТ Апис
Према речима програмера у мојој фирми, која је офшор компанија за развој софтвера, РЕСТ АПИ губи своју доминацију над универзумом апликација због спорог учитавања података које треба обавити са више УРЛ-ова појединачно.
ГрапхКЛ је нови тренд и боља алтернатива архитектури заснованој на РЕСТ-у која преузима све релевантне податке са више локација користећи један упит. Ово побољшава интеракцију клијент-сервер и смањује кашњење, чинећи апликацију знатно одговорнијом за корисника.
Можете побољшати своје вештине развоја софтвера када користите ГрапхКЛ за развој софтвера. Поред тога, захтева мање кода него РЕСТ Апи и омогућава вам да правите сложене упите у неколико једноставних редова. Такође може бити опремљен бројним функцијама Бацканд ас а Сервице (БааС) које програмерима софтвера олакшавају коришћење у различитим програмским језицима, укључујући Питхон, Ноде.јс, Ц++ и Јава.
3. Низак ниво кодирања/без кода (низак код)
Сви алати за развој софтвера са ниским кодом пружају многе предности. Требало би да буде што ефикасније када пишете многе програме од нуле. Ниски код обезбеђује унапред конфигурисани код који се може уградити у веће програме. Ово омогућава чак и онима који нису програмери да брзо и лако креирају сложене производе и убрзају савремени развојни екосистем.
Према извештају ТецхРепублиц-а, алати без кода/ниског кода се већ користе на веб порталима, софтверским системима, мобилним апликацијама и другим областима. Тржиште алата са ниским кодом ће порасти на 15 милијарди долара до 2020. Ови алати управљају свиме, укључујући управљање логиком тока посла, филтрирањем података, увозом и извозом. Ево најбољих платформи ниског кода у 2020. години:
- Мицрософт ПоверАппс
- Мендик
- Оутсистемс
- Зохо Цреатор
- Салесфорце Апп Цлоуд
- Куицк Басе
- Пролећна чизма
4. 5Г талас
5Г повезивање ће у великој мери утицати на развој мобилних апликација и софтвера, као и на развој веба. На крају крајева, са технологијама као што је ИоТ, све је повезано. Тако ће софтвер уређаја максимално искористити могућности брзих бежичних мрежа са 5Г.
У недавном интервјуу за Дигитал Трендс, Дан Дери, потпредседник за производе компаније Моторола, рекао је да ће „у наредним годинама 5Г испоручивати брже податке, већи пропусни опсег и убрзати софтвер телефона 10 пута брже од постојећих бежичних технологија“.
У том светлу, софтверске компаније ће радити на увођењу 5Г у модерне апликације. Тренутно је више од 20 оператера најавило надоградњу својих мрежа. Дакле, програмери ће сада почети да раде на коришћењу одговарајућих АПИ-ја како би искористили предности 5Г. Технологија ће значајно побољшати следеће:
- Безбедност мрежног програма, посебно за Нетворк Слицинг.
- Обезбедите нове начине за руковање корисничким ИД-овима.
- Омогућава вам да додате нове функционалности апликацијама са малим кашњењем.
- Утицаће на развој АР/ВР система.
5. Лака аутентификација
Аутентификација све више постаје ефикасан процес за заштиту осетљивих података. Софистицирана технологија није само рањива на софтверске хакове, већ подржава и вештачку интелигенцију, па чак и квантно рачунарство. Али тржиште развоја софтвера већ види многе нове типове аутентификације, као што су анализа гласа, биометрија и препознавање лица.
У овој фази, хакери проналазе различите начине да кривотворе онлајн корисничке ИД-ове и лозинке. Пошто су мобилни корисници већ навикли да приступају својим паметним телефонима отиском прста или скенирањем лица, користећи алате за аутентификацију, неће им требати нове могућности верификације јер ће вероватноћа сајбер крађе бити мања. Ево неколико алата за вишефакторску аутентификацију са ССЛ енкрипцијом.
- Софт Токени претварају ваше паметне телефоне у практичне вишефакторске аутентификаторе.
- ЕГрид шаблони су једноставан за коришћење и популаран облик аутентификатора у индустрији.
- Неки од најбољих програма за аутентификацију за предузећа су РСА СецурИД Аццесс, ОАутх, Пинг Идентити, Аутхк и Аеробасе.
Постоје софтверске компаније у Индији и САД које врше опсежна истраживања у области аутентификације и биометрије. Они такође промовишу вештачку интелигенцију за креирање супериорног софтвера за гласовну, идентификацију лица, бихевиорално и биометријску аутентификацију. Сада можете заштитити дигиталне канале и побољшати могућности платформе.
Закључак
Изгледа да ће живот програмера постати мање изазован у 2020. јер ће се темпо развоја софтвера вероватно убрзати. Доступни алати ће постати лакши за коришћење. На крају, овај напредак ће створити динамичан свет који улази у ново дигитално доба.
Извор: ввв.хабр.цом