2020-yilga yetib borishimizga bir necha oy qolgandek tuyulsa-da, bu oylar dasturiy taʼminotni ishlab chiqish sohasida ham muhim. Mana, ushbu maqolada, kelgusi 2020 yil dasturiy ta'minot ishlab chiquvchilari hayotini qanday o'zgartirishini ko'rib chiqamiz!
Kelajakdagi dasturiy ta'minotni ishlab chiqish shu yerda!
An'anaviy dasturiy ta'minotni ishlab chiqish - kod yozish va ba'zi qat'iy qoidalarga rioya qilish orqali dasturiy ta'minotni ishlab chiqish. Ammo zamonaviy dasturiy ta'minotni ishlab chiqish sun'iy intellekt, mashinani o'rganish va chuqur o'rganish sohasidagi yutuqlar bilan paradigma o'zgarishiga guvoh bo'ldi. Ushbu uchta texnologiyaning integratsiyasi bilan ishlab chiquvchilar ko'rsatmalarni o'rganadigan va kerakli natija uchun zarur bo'lgan ma'lumotlarga qo'shimcha funktsiyalar va naqshlarni qo'shadigan dasturiy echimlarni yaratishi mumkin.
Keling, ba'zi kodlar bilan sinab ko'raylik
Vaqt o'tishi bilan neyron tarmoq dasturiy ta'minotini ishlab chiqish tizimlari integratsiya, shuningdek, funksionallik va interfeyslar qatlamlari nuqtai nazaridan murakkablashdi. Ishlab chiquvchilar Python 3.6 bilan juda oddiy neyron tarmoq qurishlari mumkin. Mana 1 yoki 0 bilan ikkilik tasnifni amalga oshiradigan dasturga misol.
Albatta, biz neyron tarmoq sinfini yaratishdan boshlashimiz mumkin:
numpy ni np sifatida import qilish
X=np.array([[0,1,1,0],[0,1,1,1],[1,0,0,1]])
y=np.array([[0],[1],[1]])
Sigmoid funktsiyasini qo'llash:
def sigmoid ():
return 1/(1 + np.exp(-x))
def derivatives_sigmoid ():
return x * (1-x)Modelni dastlabki og'irliklar va noaniqliklar bilan o'rgatish:
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))Yangi boshlanuvchilar uchun, agar sizga neyron tarmoqlar bo'yicha yordam kerak bo'lsa, siz bilan bog'lanishingiz mumkin .Yoki siz loyihangiz ustida ishlash uchun AI/ML ishlab chiquvchilarni yollashingiz mumkin.
Chiqish qatlami neyron bilan kodni o'zgartirish
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)
Yashirin kod qatlami uchun hisoblash xatosi
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
chiqish:
print (output)
[[0.03391414]
[0.97065091]
[0.9895072 ]]Eng so'nggi dasturlash tillari va kodlash usullaridan xabardor bo'lish har doim oqilona bo'lsa-da, dasturchilar o'z ilovalarini yangi foydalanuvchilarga moslashtirishga yordam beradigan ko'plab yangi vositalar haqida ham bilishlari kerak.
2020 yilda dasturiy ta'minot ishlab chiquvchilari qaysi dasturlash tilidan foydalanishlaridan qat'i nazar, ushbu 5 ta dasturiy ta'minotni ishlab chiqish vositalarini o'z mahsulotlariga kiritishni o'ylab ko'rishlari kerak:
1. Tabiiy tilni qayta ishlash (NLP)
Chatbot mijozlarga xizmat ko'rsatishni kuchaytirishi bilan NLP zamonaviy dasturiy ta'minotni ishlab chiqish ustida ishlaydigan dasturchilarning e'tiborini tortmoqda. Ular murojaat qilishadi Python kabi NLP-ni chatbotlar, raqamli yordamchilar va raqamli mahsulotlarga tezda kiritish. 2020-yilning oʻrtalariga kelib yoki tez orada siz NLP chakana biznesdan tortib avtonom transport vositalarigacha, uy va ofisdagi qurilmalarda ham muhimroq boʻlishini koʻrasiz.
Dasturiy ta'minotni ishlab chiqishning eng yaxshi vositalari va texnologiyalari bilan oldinga siljishda, dasturiy ta'minot ishlab chiquvchilari NLP dan ovozli foydalanuvchi interfeysidan tortib menyularni boshqarish, hissiyotlarni tahlil qilish, kontekstni identifikatsiya qilish, his-tuyg'ular va ma'lumotlarga kirishni osonlashtiradigan bir qancha usullarda foydalanishini kutishingiz mumkin. Deloitte tomonidan keltirilgan IDC ma'lumotlariga ko'ra, bularning barchasi ko'pchilik foydalanuvchilar uchun mavjud bo'ladi va biznes 430 yilga borib 2020 milliard dollargacha samaradorlikka erishishi mumkin.
2. GraphQL REST Apisni almashtirish
Offshore dasturiy ta'minot ishlab chiqaruvchi kompaniyamning ishlab chiquvchilari fikriga ko'ra, REST API bir nechta URL manzillaridan alohida bajarilishi kerak bo'lgan ma'lumotlarning sekin yuklanishi tufayli dastur olamidagi ustunligini yo'qotmoqda.
GraphQL - bu yangi tendentsiya va dam olishga asoslangan arxitekturaga eng yaxshi alternativ bo'lib, u bir nechta saytlardan barcha tegishli ma'lumotlarni bitta so'rov bilan oladi. Bu mijoz-server o'zaro ta'sirini yaxshilaydi va ilovani foydalanuvchiga nisbatan sezgirroq qiladigan kechikishni kamaytiradi.
Dasturiy ta'minotni ishlab chiqish uchun GraphQL dan foydalanganda dasturiy ta'minotni ishlab chiqish ko'nikmalaringizni oshirishingiz mumkin. Bundan tashqari, u REST Api-ga qaraganda kamroq kodlashni talab qiladi va bir necha oddiy qatorlar ichida murakkab so'rovlarni yoqish imkonini beradi. Bundan tashqari, bir qator bilan ta'minlanishi mumkin Python, Node.js, C++ va Java kabi turli dasturlash tillarida dasturiy ta'minot ishlab chiquvchilari uchun undan foydalanishni osonlashtiradigan takliflar.
Hozirda GraphQL ishlab chiquvchilar hamjamiyatini qo'llab-quvvatlaydi:
- Ortiqcha va past olish muammolarini yoqish
- Kodlarni tekshirish va turini tekshirish
- API hujjatlarini avtomatik yaratish
- Batafsil xato xabarlarini taqdim etish orqali
- Jadvalga qo'shimcha operatsiya qo'shing: serverdan real vaqtda xabarlarni qabul qilish uchun "obunalar"
3.Past/kod yo'q
Barcha past kodli dasturiy ta'minotni ishlab chiqish vositalari ko'p afzalliklarni beradi. Ko'p dasturlarni noldan yozishda iloji boricha samarali bo'lishi kerak. Past yoki kodsiz kattaroq dasturlarga kiritilishi mumkin bo'lgan oldindan tuzilgan kodni ta'minlaydi. Bu hatto dasturchi bo'lmaganlarga ham murakkab mahsulotlarni tez va oson yaratishga va zamonaviy rivojlanish ekotizimini tezlashtirishga imkon beradi.
tomonidan tarqatilgan hisobotga ko'ra , no/past kodli vositalar allaqachon veb-portallar, dasturiy ta'minot tizimlari, mobil ilovalar va boshqa sohalarda qo'llanilmoqda. 15 yilga kelib past kodli vositalar bozori 2020 milliard dollargacha o'sadi. Bu vositalar ish jarayoni mantig'ini boshqarish, ma'lumotlar filtri, import va eksport kabi hamma narsani boshqaradi. Mana 2020-yilda amal qilish uchun eng yaxshi kam/kodsiz platformalar:
- Microsoft PowerApps
- Mendix
- Tashqi tizimlar
- Zoho yaratuvchisi
- Salesforce ilovalari buluti
- Tez tayanch
- Bahorgi yuklash
4. 5G to‘lqini
5G ulanishi mobil/dasturiy ta'minotni ishlab chiqish, veb-ishlab chiqishga ham katta ta'sir ko'rsatadi. Axir, IoT kabi texnologiyada hamma narsa bog'langan. Shunday qilib, qurilma dasturiy ta'minoti 5G bilan yuqori tezlikdagi simsiz aktivlarni to'liq potentsialiga aylantiradi.
bilan so'nggi intervyusida , Motorola kompaniyasining mahsulot vitse-prezidenti Den Derining ta'kidlashicha, "Keyingi yillarda 5G tezroq ma'lumotlarni almashish, yuqori o'tkazish qobiliyati va telefon dasturiy ta'minotini mavjud simsiz texnologiyadan 10 baravar tezlashtiradi".
Shu nuqtai nazardan, dasturiy ta'minot ishlab chiquvchi kompaniyalar 5G ni zamonaviy ilovalarga kiritish ustida ishlamoqda. 5G ning chiqarilishi tez sur'atlar bilan rivojlanmoqda, 20 dan ortiq operatorlar o'z tarmoqlarini yangilash haqida e'lon qilishdi. Shunday qilib, ishlab chiquvchilar endi tegishli narsalarni olish ustida ishlashni boshlaydilar 5G dan foydalanish uchun. Texnologiya quyidagilarni sezilarli darajada yaxshilaydi:
- Tarmoq dasturining xavfsizligi, ayniqsa tarmoqni kesish uchun.
- Foydalanuvchi identifikatorlari bilan ishlashning yangi usullarini taqdim etadi.
- Kechikish tezligi past bo'lgan ilovalarga yangi funksiyalarni qo'shish imkonini beradi.
- AR/VR bilan jihozlangan tizimning rivojlanishiga ta'sir qiladi.
5. Qiyinchiliksiz “Autentifikatsiya”
Autentifikatsiya tobora ko'proq maxfiy ma'lumotlarni himoya qilishda samarali jarayonga aylanmoqda. Murakkab texnologiya nafaqat dasturiy ta'minotni buzishdan himoyasiz, balki sun'iy intellekt va hatto kvant hisoblashni ham qo'llab-quvvatlaydi. Ammo dasturiy ta'minotni ishlab chiqish bozorida ovozli tahlil, biometrika va yuzni tanish kabi autentifikatsiyaning ko'plab yangi turlari allaqachon kuzatilmoqda.
Ayni paytda xakerlar onlayn foydalanuvchi identifikatorlari va parollarini buzishning turli usullarini topishmoqda. Mobil foydalanuvchilari allaqachon smartfonlariga bosh barmog'i yoki barmoq taassurotlari yoki yuzni skanerlash orqali kirishga o'rganib qolganlari sababli, autentifikatsiya vositalari bilan ular tasdiqlash uchun yangi imkoniyatlarga muhtoj bo'lmaydi, shuningdek, kiber o'g'irlik ehtimoli kamayadi. Bu erda SSL shifrlash bilan ko'p faktorli autentifikatsiya vositalari mavjud.
- Yumshoq tokenlar smartfonlaringizni ko'p faktorli autentifikatsiya qiluvchilarga aylantiradi.
- EGrid naqshlari sanoatda autentifikatsiya qilishning oson va mashhur shaklidir.
- Biznes uchun eng yaxshi autentifikatsiya dasturlari quyidagilardir: RSA SecurID Access, OAuth, Ping Identity, Authx va Aerobase.
Hindiston va AQShda ovoz, yuz, xatti-harakatlar va biometrik autentifikatsiya dasturlarini taqdim etish uchun sun'iy intellektning rivojlanishi bilan autentifikatsiya va biometrika fanida keng qamrovli tadqiqotlar olib boradigan dasturiy ta'minot ishlab chiquvchi kompaniyalar mavjud. Endi siz raqamli kanallarni himoyalashingiz va platformalar imkoniyatlarini yaxshilashingiz mumkin.
Xulosa
Ko'rinishidan, 2020 yilda dasturchilarning hayoti ancha murakkablashadi, chunki dasturiy ta'minotni ishlab chiqish tezligi tezlashadi. Mavjud vositalardan foydalanish osonroq bo'ladi. Oxir oqibat, bu taraqqiyot yangi raqamli asrga o'tadigan jonli dunyoni yaratishga olib keladi.
Manba: www.habr.com