Sanaos sigana urang ngan ukur sababaraha bulan dugi ka 2020, bulan-bulan ieu ogé penting dina widang pamekaran parangkat lunak. Di dieu dina tulisan ieu, urang bakal ningali kumaha taun anu bakal datang 2020 bakal ngarobih kahirupan pamekar parangkat lunak!
Pangwangunan Parangkat Lunak Kahareup Aya Ieu!
Ngembangkeun parangkat lunak tradisional nyaéta ngeunaan ngembangkeun parangkat lunak ku cara nyerat kode sareng nuturkeun sababaraha aturan anu tetep. Tapi pamekaran parangkat lunak ayeuna parantos nyaksian peralihan paradigma kalayan kamajuan dina Kecerdasan Buatan, Pembelajaran Mesin, sareng Pembelajaran Jero. Kalayan integrasi tilu téknologi ieu, pamekar bakal tiasa ngawangun solusi parangkat lunak anu diajar petunjuk sareng nambihan fitur sareng pola tambahan dina data anu diperyogikeun pikeun hasil anu dipikahoyong.
Hayu urang Cobian Kalayan Sababaraha Kode
Lila-lila, sistem pamekaran parangkat lunak jaringan saraf parantos janten langkung kompleks dina hal integrasi ogé lapisan fungsionalitas sareng antarmuka. Pamekar tiasa ngawangun jaringan saraf anu saderhana pisan sareng Python 3.6. Ieu conto program anu ngalakukeun klasifikasi binér kalayan 1 atanapi 0.
Tangtosna, urang tiasa ngamimitian ku nyiptakeun kelas jaringan saraf:
impor numpy sakumaha np
X=np.array([[0,1,1,0],[0,1,1,1],[1,0,0,1]])
y=np.array([[0],[1],[1]])
Nerapkeun fungsi Sigmoid:
def sigmoid ():
return 1/(1 + np.exp(-x))
def derivatives_sigmoid ():
return x * (1-x)Ngalatih Modél Kalayan Beurat Awal sareng Bias:
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))Pikeun pamula, upami anjeun peryogi bantosan ngeunaan jaringan saraf, anjeun tiasa ngahubungi .Atawa, anjeun tiasa nyewa AI / pamekar ML pikeun berpungsi dina proyék Anjeun.
Ngarobah Kode Jeung Kaluaran Lapisan Neuron
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)
Kasalahan Ngitung pikeun Lapisan Kodeu disumputkeun
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
kaluaran:
print (output)
[[0.03391414]
[0.97065091]
[0.9895072 ]]Sanaos sok wijaksana pikeun ngalacak basa program pangénggalna sareng téknik coding, programer ogé kedah terang ngeunaan seueur alat énggal anu ngabantosan aplikasina relevan pikeun pangguna énggal.
Taun 2020, pamekar parangkat lunak kedah mertimbangkeun ngalebetkeun 5 alat pamekaran parangkat lunak ieu kana produkna henteu paduli basa pamrograman anu aranjeunna anggo:
1. Natural Language Processing (NLP)
Kalawan chatbot powering up layanan palanggan, NLP geus meunang perhatian programer gawe dina ngembangkeun software modern. Aranjeunna nerapkeun kawas Python urang pikeun gancang ngasupkeun NLP kana chatbots, asisten digital, jeung produk digital. Dina pertengahan taun 2020 atanapi engké, anjeun bakal ningali NLP janten langkung penting dina sagala hal ti bisnis ritel dugi ka kendaraan otonom, sareng alat-alat sapanjang bumi sareng kantor.
Maju sareng alat sareng téknologi pangembangan parangkat lunak anu pangsaéna, anjeun tiasa ngarepkeun pamekar parangkat lunak nganggo NLP dina sababaraha cara tina antarmuka pangguna anu didorong ku sora dugi ka langkung gampang pikeun nganapigasi ménu, analisis sentimen, idéntifikasi kontéks, émosi, sareng aksés data. Sadayana bakal sayogi pikeun kalolobaan pangguna sareng usaha tiasa ngahontal kauntungan produktivitas dugi ka $ 430 milyar ku 2020, dumasar kana data IDC anu dikutip ku Deloitte.
2. GraphQL Ngaganti REST Apis
Numutkeun pamekar di firma kuring anu mangrupikeun perusahaan pamekaran parangkat lunak lepas pantai, REST API kaleungitan dominasina kana jagat aplikasi kusabab loading data anu lambat anu kedah dilakukeun tina sababaraha URL masing-masing.
GraphQL mangrupikeun tren anyar sareng alternatif anu pangsaéna pikeun arsitéktur dumasar-istirahat anu narik sadaya data anu relevan tina sababaraha situs kalayan hiji pamundut. Éta ningkatkeun interaksi klien-server sareng ngirangan latency anu ngajantenkeun aplikasi langkung responsif ka pangguna.
Anjeun tiasa ningkatkeun kaahlian ngembangkeun software Anjeun mun anjeun migunakeun GraphQL pikeun ngembangkeun software. Ogé merlukeun kirang coding ti REST Api sarta ngidinan sangkan queries kompléks dina sababaraha garis basajan. Ogé bisa disadiakeun kalawan sababaraha Panawaran anu ngagampangkeun pamekar parangkat lunak ngagunakeun éta dina basa pamrograman anu béda-béda kalebet Python, Node.js, C++, sareng Java.
Ayeuna, GraphQL ngadukung komunitas pamekar ku:
- Aktipkeun euweuh leuwih jeung handapeun fetching masalah
- Validasi sareng pariksa jinis kode
- Dokuméntasi API Ngahasilkeun Otomatis
- Ku nyadiakeun talatah kasalahan lengkep
- Tambahkeun operasi tambahan kana tabél: "langganan" pikeun nampa pesen real-time ti server
3.Low / Taya Kode
Sadaya alat pangembangan software kode rendah masihan seueur mangpaat. Kudu jadi efisien sabisa-bisa nulis loba program ti scratch. The low atawa no-kode nyadiakeun kode preconfigured nu bisa study kana program nu leuwih gede. Hal ieu ngamungkinkeun malah non-programer nyieun produk kompléks gancang sarta gampang tur nyepetkeun ékosistem ngembangkeun modern.
Numutkeun laporan dibagikeun ku , parabot euweuh / low-kode geus keur deployed dina portals web, sistem software, aplikasi mobile sarta wewengkon séjén. Pasar parabot kode low bakal tumuwuh nepi ka $15 milyar ku 2020. Alat ieu nanganan sagalana kawas menata logika workflow, filter data, impor, sarta ékspor. Ieu mangrupikeun platform rendah / henteu aya kode anu kedah diturutan dina 2020:
- Microsoft PowerApps
- Mendik
- Outsystems
- Zoho Creator
- Awan Aplikasi Salesforce
- Dasar Gancang
- Boot spring
4. Gelombang 5G
Konektipitas 5G bakal mangaruhan pisan kana pamekaran mobile/software, pamekaran wéb ogé. Barina ogé, dina téhnologi kawas IoT sagalana disambungkeun. Janten, parangkat lunak alat bakal ngungkit aset nirkabel berkecepatan tinggi pikeun poténsialna pinuh ku 5G.
Dina wawancara panganyarna ku , Dan Dery, wakil presiden produk di Motorola, nyatakeun yén "Dina taun-taun anu bakal datang, 5G bakal nganteurkeun babagi data anu langkung gancang, rubakpita anu langkung luhur, sareng nyepetkeun parangkat lunak telepon 10 kali langkung gancang tibatan téknologi nirkabel anu aya."
Dina lampu ieu, pausahaan pamekar software bakal ngusahakeun ngasupkeun 5G kana aplikasi modern. The rollout 5G pindah gancang, leuwih ti 20 operator geus ngumumkeun upgrades kana jaringan maranéhanana. Janten, pamekar ayeuna bakal ngamimitian ngusahakeun nyandak anu leres pikeun ngamangpaatkeun 5G. Téknologi bakal nyirorot ningkatkeun ieu:
- Kaamanan program jaringan, khususna pikeun nyiksikan jaringan.
- Bakal nyadiakeun cara anyar pikeun nanganan identitas pamaké.
- Bakal ngidinan pikeun nambahkeun fungsionalitas anyar kana aplikasi kalawan laju latency low.
- Bakal boga dampak dina ngembangkeun sistem AR / VR diaktipkeun.
5. Effortless "Authentication"
Auténtikasi beuki jadi hiji prosés éféktif dina ngajaga data sénsitip. Téknologi canggih henteu ngan rentan ka parangkat lunak hacking, tapi ogé ngadukung kecerdasan buatan sareng komputasi kuantum. Tapi pasar pamekaran parangkat lunak parantos ningali seueur jinis auténtikasi énggal, sapertos analisa sora, biometrik, sareng pangenal raray.
Dina titik ieu, peretas milarian cara anu béda pikeun ngarobih idéntitas pangguna sareng kecap akses online. Kusabab pangguna sélulér parantos biasa ngaksés telepon sélulérna nganggo jempol atanapi ramo atanapi nganggo scan raray, ku kituna kalayan alat auténtikasi aranjeunna henteu peryogi kamampuan énggal pikeun validasi, ogé kamungkinan maling cyber bakal ngirangan. Ieu sababaraha alat auténtikasi multi faktor sareng enkripsi SSL.
- Token lemes ngajantenkeun smartphone anjeun janten authenticator faktor anu gampang pisan.
- Pola EGrid mangrupikeun bentuk auténtikasi anu gampang dianggo sareng populér di industri.
- Sababaraha parangkat lunak auténtikasi pangsaéna pikeun usaha nyaéta: RSA SecurID Access, OAuth, Ping Identity, Authx, sareng Aerobase.
Aya pausahaan pamekaran parangkat lunak di India sareng AS ngalaksanakeun panalungtikan éksténsif dina élmu auténtikasi sareng biometrik kalayan kamajuan AI pikeun nganteurkeun parangkat lunak auténtikasi sora, raray, paripolah, sareng biometrik anu saé. Ayeuna, anjeun tiasa ngamankeun saluran digital sareng ningkatkeun kamampuan platform.
Endnotes
Katingalina yén kahirupan pikeun programer di 2020 bakal janten langkung pajeulit sabab laju pamekaran parangkat lunak sigana bakal nyepetkeun. Alat anu sayogi bakal langkung gampang dianggo. Pamustunganana, kamajuan ieu bakal ngakibatkeun nyiptakeun dunya anu dinamis nuju kana jaman digital anu énggal.
sumber: www.habr.com