ProHoster > blog > habari za mtandao > Mbinu 5 Bora za Ukuzaji wa Programu mnamo 2020

Mbinu 5 Bora za Ukuzaji wa Programu mnamo 2020

Habari Habr! Ninawasilisha kwa mawazo yako tafsiri ya makala "Vidokezo 5 vya Kujifunza Jinsi ya Kuweka Misimbo - Ushauri wa Jumla kwa Watayarishaji wa Programu" na Kristencarter7519.

Ingawa inaonekana kuwa tumebakiza siku chache tu kutoka 2020, siku hizi pia ni muhimu katika uwanja wa ukuzaji wa programu. Hapa katika nakala hii, tutaona jinsi mwaka ujao wa 2020 utabadilisha maisha ya watengenezaji wa programu.

Mbinu 5 Bora za Ukuzaji wa Programu mnamo 2020

Mustakabali wa ukuzaji wa programu umefika!

Utengenezaji wa programu za kitamaduni ni uundaji wa programu kwa kuandika msimbo kwa kufuata sheria fulani zilizowekwa. Lakini maendeleo ya programu ya kisasa yameshuhudia mabadiliko ya dhana na maendeleo katika akili ya bandia, kujifunza kwa mashine na kujifunza kwa kina. Kwa kuunganisha teknolojia hizi tatu, wasanidi wataweza kuunda suluhu za programu ambazo hujifunza kutokana na maagizo na kuongeza vipengele na muundo wa ziada kwa data inayohitajika ili kutoa matokeo yanayohitajika.

Hebu tujaribu na msimbo fulani

Baada ya muda, mifumo ya ukuzaji wa programu za mtandao wa neva imekuwa ngumu zaidi katika suala la ujumuishaji na vile vile viwango vya utendakazi na violesura. Watengenezaji, kwa mfano, wanaweza kujenga mtandao rahisi sana wa neva na Python 3.6. Hapa kuna programu ya mfano ambayo hufanya uainishaji wa binary na sekunde 1 au 0.

Kwa kweli, tunaweza kuanza kwa kuunda darasa la mtandao wa neural:

ingiza NumPy kama NP

X=np.array([[0,1,1,0],[0,1,1,1],[1,0,0,1]])
y=np.array([[0],[1],[1]])

Utumiaji wa kipengele cha sigmoid:

def sigmoid ():
   return 1/(1 + np.exp(-x))
def derivatives_sigmoid ():
   return x * (1-x)

Kufundisha mfano na uzani wa awali na upendeleo:

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))

Kwa wanaoanza, ikiwa unahitaji usaidizi kuhusu mitandao ya neva, unaweza kutafuta mtandaoni kwa tovuti za makampuni ya juu ya kutengeneza programu au unaweza kuajiri wasanidi wa AI/ML kufanya kazi kwenye mradi wako.

Marekebisho ya msimbo kwa kutumia neuroni ya safu ya pato

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)

Hitilafu ya kuhesabu kwa safu iliyofichwa ya msimbo

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

Pato

print (output)

[[0.03391414]
[0.97065091]
[0.9895072 ]]

Inafaa kila wakati kusasishwa na lugha za hivi punde za upangaji na mbinu za usimbaji, na watayarishaji programu wanapaswa pia kufahamu zana nyingi mpya zinazosaidia kufanya programu zao zifaane na watumiaji wapya.

Mnamo 2020, wasanidi programu wanapaswa kuzingatia kujumuisha zana hizi 5 za ukuzaji programu kwenye bidhaa zao, bila kujali ni lugha gani ya programu wanayotumia:

1. Usindikaji wa Lugha Asilia (NLP)

Kwa kutumia chatbot inayorahisisha huduma kwa wateja, NLP inapata usikivu wa watayarishaji programu wanaofanya kazi katika uundaji wa programu za kisasa. Wanatumia zana za zana za NLTK kama vile Python NLTK kujumuisha kwa haraka NLP kwenye gumzo, wasaidizi wa kidijitali na bidhaa za kidijitali. Kufikia katikati ya 2020 au siku za usoni, utaona NLP ikiwa muhimu zaidi katika kila kitu kutoka kwa biashara za rejareja hadi magari na vifaa vinavyojitegemea vya nyumbani na ofisini.

Kusonga mbele na zana na teknolojia bora za ukuzaji programu, unaweza kutarajia wasanidi programu kutumia NLP kwa njia mbalimbali, kutoka kwa violesura vinavyotegemea sauti hadi urambazaji wa menyu kwa urahisi zaidi, uchanganuzi wa hisia, utambuzi wa muktadha, hisia, na ufikiaji wa data. Haya yote yatapatikana kwa watumiaji wengi, na makampuni yataweza kufikia ukuaji wa tija wa hadi dola bilioni 430 ifikapo 2020 (kulingana na IDC, iliyotajwa na Deloitte).

2. GraphQL kuchukua nafasi ya REST Apis

Kulingana na wasanidi programu katika kampuni yangu, ambayo ni kampuni ya kutengeneza programu nje ya nchi, API ya REST inapoteza utawala wake juu ya ulimwengu wa programu kwa sababu ya upakiaji polepole wa data ambayo inahitaji kufanywa kutoka kwa URL nyingi kibinafsi.

GraphQL ni mtindo mpya na mbadala bora kwa usanifu unaotegemea REST ambao unatoa data zote muhimu kutoka kwa tovuti nyingi kwa kutumia hoja moja. Hii inaboresha mwingiliano wa seva ya mteja na kupunguza muda wa kusubiri, na kufanya programu kuitikia zaidi kwa mtumiaji.

Unaweza kuboresha ujuzi wako wa ukuzaji programu unapotumia GraphQL kwa ukuzaji wa programu. Zaidi ya hayo, inahitaji msimbo mdogo kuliko REST Api na hukuruhusu kuuliza maswali changamano katika mistari michache rahisi. Inaweza pia kuwa na idadi ya vipengele vya Backand as a Service (BaaS) ambavyo hurahisisha kutumiwa na wasanidi programu katika lugha tofauti za upangaji, ikiwa ni pamoja na Python, Node.js, C++ na Java.

3. Kiwango cha chini cha usimbaji/hakuna msimbo (msimbo wa chini)

Zana zote za ukuzaji wa programu za msimbo wa chini hutoa faida nyingi. Inapaswa kuwa na ufanisi iwezekanavyo wakati wa kuandika programu nyingi kutoka mwanzo. Msimbo wa chini hutoa msimbo uliosanidiwa mapema ambao unaweza kupachikwa kwenye programu kubwa. Hii inaruhusu hata wasio programu kuunda haraka na kwa urahisi bidhaa ngumu na kuharakisha mfumo wa kisasa wa maendeleo.

Kulingana na ripoti ya TechRepublic, zana zisizo na msimbo/msimbo wa chini tayari zinatumika katika lango la wavuti, mifumo ya programu, programu za rununu na maeneo mengine. Soko la zana za msimbo wa chini litakua hadi $15 bilioni ifikapo 2020. Zana hizi hushughulikia kila kitu, ikiwa ni pamoja na kudhibiti mantiki ya mtiririko wa kazi, kuchuja data, kuleta na kuhamisha. Hapa kuna majukwaa bora ya nambari za chini mnamo 2020:

  • Microsoft PowerApps
  • Mendix
  • Mifumo ya nje
  • Muumba wa Zoho
  • Salesforce App Cloud
  • Msingi wa haraka
  • Kiatu cha chemchemi

4. wimbi la 5G

Muunganisho wa 5G utaathiri pakubwa programu ya simu na ukuzaji wa programu pamoja na ukuzaji wa wavuti. Baada ya yote, na teknolojia kama vile IoT, kila kitu kimeunganishwa. Kwa hivyo, programu ya kifaa itafanya vyema zaidi uwezo wa mitandao ya wireless ya kasi na 5G.

Katika mahojiano ya hivi majuzi na Digital Trends, Dan Dery, makamu wa rais wa bidhaa wa Motorola, alisema kuwa "katika miaka ijayo, 5G itatoa data haraka, kipimo data cha juu, na kuharakisha programu ya simu mara 10 zaidi kuliko teknolojia zilizopo zisizo na waya."

Kwa mwanga huu, kampuni za programu zitafanya kazi kuleta 5G katika programu za kisasa. Hivi sasa, zaidi ya waendeshaji 20 wametangaza uboreshaji wa mitandao yao. Kwa hivyo, watengenezaji sasa wataanza kufanya kazi kwa kutumia API zinazofaa kuchukua fursa ya 5G. Teknolojia itaboresha sana yafuatayo:

  • Usalama wa programu ya mtandao, haswa kwa Kukata Mtandao.
  • Toa njia mpya za kushughulikia vitambulisho vya mtumiaji.
  • Hukuruhusu kuongeza utendakazi mpya kwa programu zilizo na hali ya chini ya kusubiri.
  • Itaathiri uundaji wa mfumo wa Uhalisia Pepe.

5. Uthibitishaji rahisi

Uthibitishaji unazidi kuwa mchakato madhubuti wa kulinda data nyeti. Teknolojia ya kisasa sio hatari tu kwa udukuzi wa programu, lakini pia inasaidia akili ya bandia na hata kompyuta ya quantum. Lakini soko la ukuzaji programu tayari linaona aina nyingi mpya za uthibitishaji, kama vile uchanganuzi wa sauti, bayometriki na utambuzi wa uso.

Katika hatua hii, wadukuzi hutafuta njia tofauti za kutengeneza vitambulisho vya mtumiaji mtandaoni na nywila. Kwa kuwa watumiaji wa simu tayari wamezoea kupata simu zao mahiri kwa alama ya vidole au usoni, hivyo kutumia zana za uthibitishaji, hawatahitaji uwezo mpya wa uthibitishaji kwani uwezekano wa wizi wa mtandao utakuwa mdogo. Hapa kuna baadhi ya zana za uthibitishaji wa vipengele vingi na usimbaji fiche wa SSL.

  • Tokeni laini hugeuza simu zako mahiri kuwa vithibitishaji vya vipengele vingi vinavyofaa.
  • Violezo vya Egrid ni rahisi kutumia na aina maarufu ya uthibitishaji katika tasnia.
  • Baadhi ya mipango bora ya uthibitishaji kwa biashara ni Ufikiaji wa RSA SecurID, OAuth, Ping Identity, Authx, na Aerobase.

Kuna kampuni za programu nchini India na Marekani zinazofanya utafiti wa kina katika nyanja ya uthibitishaji na bayometriki. Pia wanakuza AI ili kuunda programu bora kwa sauti, kitambulisho cha uso, kitabia na uthibitishaji wa kibayometriki. Sasa unaweza kulinda chaneli za kidijitali na kuboresha uwezo wa jukwaa.

Hitimisho

Inaonekana maisha ya waandaaji wa programu yatapungua katika 2020 kwani kasi ya ukuzaji wa programu ina uwezekano wa kuharakisha. Zana zinazopatikana zitakuwa rahisi kutumia. Hatimaye, maendeleo haya yataunda ulimwengu wenye nguvu unaoingia katika enzi mpya ya kidijitali.

Chanzo: mapenzi.com

Kuongeza maoni