Này Habr! Tôi trình bày với bạn chú ý bản dịch của bài báo bởi kristencarter7519.
Mặc dù có vẻ như chúng ta chỉ còn vài ngày nữa là đến năm 2020 nhưng những ngày này cũng rất quan trọng trong lĩnh vực phát triển phần mềm. Ở đây trong bài viết này, chúng ta sẽ xem năm 2020 sắp tới sẽ thay đổi cuộc sống của các nhà phát triển phần mềm như thế nào.
Tương lai của phát triển phần mềm là đây!
Phát triển phần mềm truyền thống là phát triển phần mềm bằng việc viết mã tuân theo một số qui tắc cố định. Nhưng sự phát triển phần mềm hiện đại đã chứng kiến sự thay đổi mô hình với những tiến bộ về trí tuệ nhân tạo, học máy và học sâu. Bằng cách tích hợp ba công nghệ này, các nhà phát triển sẽ có thể tạo ra các giải pháp phần mềm học hỏi từ các hướng dẫn và thêm các tính năng cũng như mẫu bổ sung vào dữ liệu cần thiết để tạo ra kết quả mong muốn.
Hãy thử với một số mã
Theo thời gian, các hệ thống phát triển phần mềm mạng thần kinh đã trở nên phức tạp hơn về mặt tích hợp cũng như mức độ chức năng và giao diện. Ví dụ: các nhà phát triển có thể xây dựng một mạng lưới thần kinh rất đơn giản với Python 3.6. Đây là một chương trình ví dụ thực hiện phân loại nhị phân với số 1 hoặc 0.
Tất nhiên, chúng ta có thể bắt đầu bằng cách tạo một lớp mạng thần kinh:
nhập NumPy dưới dạng NP
X=np.array([[0,1,1,0],[0,1,1,1],[1,0,0,1]])
y=np.array([[0],[1],[1]])Ứng dụng của hàm sigmoid:
def sigmoid ():
return 1/(1 + np.exp(-x))
def derivatives_sigmoid ():
return x * (1-x)Huấn luyện một mô hình với trọng số và độ lệch ban đầu:
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))Đối với người mới bắt đầu, nếu bạn cần trợ giúp về mạng lưới thần kinh, bạn có thể tìm kiếm trên Internet các trang web của các công ty phát triển phần mềm hàng đầu hoặc bạn có thể thuê các nhà phát triển AI/ML làm việc trong dự án của mình.
Sửa đổi mã bằng cách sử dụng nơ-ron lớp đầu ra
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)
Lỗi tính toán cho lớp mã ẩn
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) *lrĐầu ra
print (output)
[[0.03391414]
[0.97065091]
[0.9895072 ]]Việc cập nhật các ngôn ngữ lập trình và kỹ thuật mã hóa mới nhất luôn là điều đáng làm, đồng thời các lập trình viên cũng nên biết về nhiều công cụ mới giúp ứng dụng của họ phù hợp với người dùng mới.
Trong năm 2020, các nhà phát triển phần mềm nên cân nhắc việc kết hợp 5 công cụ phát triển phần mềm này vào sản phẩm của mình, bất kể họ sử dụng ngôn ngữ lập trình nào:
1. Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP)
Với một chatbot giúp hợp lý hóa dịch vụ khách hàng, NLP đang thu hút được sự chú ý của các lập trình viên làm việc trong lĩnh vực phát triển phần mềm hiện đại. Họ sử dụng các bộ công cụ NLTK như Python NLTK để nhanh chóng kết hợp NLP vào chatbot, trợ lý kỹ thuật số và các sản phẩm kỹ thuật số. Vào giữa năm 2020 hoặc trong tương lai gần, bạn sẽ thấy NLP trở nên quan trọng hơn trong mọi lĩnh vực, từ doanh nghiệp bán lẻ đến phương tiện và thiết bị tự hành cho gia đình và văn phòng.
Tiến về phía trước với các công cụ và công nghệ phát triển phần mềm tốt hơn, bạn có thể mong đợi các nhà phát triển phần mềm sử dụng NLP theo nhiều cách khác nhau, từ giao diện người dùng dựa trên giọng nói đến điều hướng menu, phân tích cảm xúc, nhận dạng ngữ cảnh, cảm xúc và khả năng truy cập dữ liệu dễ dàng hơn nhiều. Tất cả điều này sẽ có sẵn cho phần lớn người dùng và các công ty sẽ có thể đạt được mức tăng trưởng năng suất lên tới 430 tỷ USD vào năm 2020 (theo IDC, được trích dẫn bởi Deloitte).
2. GraphQL thay thế REST Apis
Theo các nhà phát triển tại công ty của tôi, một công ty phát triển phần mềm ở nước ngoài, API REST đang mất đi sự thống trị trong vũ trụ ứng dụng do tốc độ tải dữ liệu chậm cần được thực hiện từ nhiều URL riêng lẻ.
GraphQL là xu hướng mới và là giải pháp thay thế tốt hơn cho kiến trúc dựa trên REST vốn truy xuất tất cả dữ liệu có liên quan từ nhiều trang web bằng một truy vấn duy nhất. Điều này cải thiện sự tương tác giữa máy khách và máy chủ và giảm độ trễ, giúp ứng dụng phản hồi nhanh hơn đáng kể cho người dùng.
Bạn có thể cải thiện kỹ năng phát triển phần mềm của mình khi sử dụng GraphQL để phát triển phần mềm. Ngoài ra, nó yêu cầu ít mã hơn REST Api và cho phép bạn thực hiện các truy vấn phức tạp chỉ bằng một vài dòng đơn giản. Nó cũng có thể được trang bị một số tính năng Backand as a Service (BaaS) giúp các nhà phát triển phần mềm dễ dàng sử dụng bằng các ngôn ngữ lập trình khác nhau, bao gồm Python, Node.js, C++ và Java.
3. Mức độ mã hóa thấp/không có mã (mã thấp)
Tất cả các công cụ phát triển phần mềm mã nguồn thấp đều mang lại nhiều lợi ích. Nó phải hiệu quả nhất có thể khi viết nhiều chương trình từ đầu. Mã thấp cung cấp mã được cấu hình sẵn có thể được nhúng vào các chương trình lớn hơn. Điều này cho phép ngay cả những người không phải là lập trình viên cũng có thể nhanh chóng và dễ dàng tạo ra các sản phẩm phức tạp cũng như đẩy nhanh hệ sinh thái phát triển hiện đại.
Theo báo cáo của TechRepublic, các công cụ không cần mã/mã thấp đã được sử dụng trong các cổng web, hệ thống phần mềm, ứng dụng di động và các lĩnh vực khác. Thị trường công cụ mã thấp sẽ tăng lên 15 tỷ USD vào năm 2020. Những công cụ này xử lý mọi thứ, bao gồm quản lý logic quy trình làm việc, lọc dữ liệu, nhập và xuất. Dưới đây là những nền tảng mã thấp tốt nhất năm 2020:
- Microsoft PowerApps
- mendix
- Hệ thống ngoài
- Người tạo Zoho
- Đám mây ứng dụng Salesforce
- Cơ sở nhanh
- Khởi động mùa xuân
4. Sóng 5G
Kết nối 5G sẽ tác động lớn đến việc phát triển ứng dụng và phần mềm di động cũng như phát triển web. Suy cho cùng, với các công nghệ như IoT, mọi thứ đều được kết nối. Như vậy, phần mềm thiết bị sẽ tận dụng tối đa khả năng của mạng không dây tốc độ cao với 5G.
Trong một cuộc phỏng vấn gần đây với Digital Trends, Dan Dery, phó chủ tịch sản phẩm của Motorola, cho biết “trong những năm tới, 5G sẽ cung cấp dữ liệu nhanh hơn, băng thông cao hơn và tăng tốc phần mềm điện thoại nhanh hơn 10 lần so với các công nghệ không dây hiện có”.
Trong bối cảnh này, các công ty phần mềm sẽ nỗ lực đưa 5G vào các ứng dụng hiện đại. Hiện tại, hơn 20 nhà khai thác đã công bố nâng cấp mạng của họ. Vì vậy, các nhà phát triển giờ đây sẽ bắt đầu sử dụng các API thích hợp để tận dụng 5G. Công nghệ này sẽ cải thiện đáng kể những điều sau:
- Bảo mật chương trình mạng, đặc biệt là Network Slicing.
- Cung cấp những cách mới để xử lý ID người dùng.
- Cho phép bạn thêm chức năng mới vào các ứng dụng có độ trễ thấp.
- Sẽ ảnh hưởng đến sự phát triển của hệ thống AR/VR.
5. Xác thực dễ dàng
Xác thực ngày càng trở thành một quy trình hiệu quả để bảo vệ dữ liệu nhạy cảm. Công nghệ phức tạp này không chỉ dễ bị hack phần mềm mà còn hỗ trợ trí tuệ nhân tạo và thậm chí cả điện toán lượng tử. Tuy nhiên, thị trường phát triển phần mềm đã chứng kiến nhiều loại hình xác thực mới, chẳng hạn như phân tích giọng nói, sinh trắc học và nhận dạng khuôn mặt.
Ở giai đoạn này, tin tặc tìm nhiều cách khác nhau để giả mạo ID và mật khẩu người dùng trực tuyến. Vì người dùng di động đã quen với việc truy cập vào điện thoại thông minh của họ bằng quét vân tay hoặc khuôn mặt, do đó, sử dụng các công cụ xác thực, họ sẽ không cần khả năng xác minh mới vì khả năng bị đánh cắp trên mạng sẽ ít hơn. Dưới đây là một số công cụ xác thực đa yếu tố với mã hóa SSL.
- Soft Token biến điện thoại thông minh của bạn thành thiết bị xác thực đa yếu tố tiện lợi.
- Các mẫu EGrid là một hình thức xác thực dễ sử dụng và phổ biến trong ngành.
- Một số chương trình xác thực tốt nhất dành cho doanh nghiệp là RSA SecurID Access, OAuth, Ping Identity, Authx và Aerobase.
Có các công ty phần mềm ở Ấn Độ và Mỹ đang nghiên cứu sâu rộng trong lĩnh vực xác thực và sinh trắc học. Họ cũng đang thúc đẩy AI để tạo ra phần mềm ưu việt cho xác thực giọng nói, nhận dạng khuôn mặt, hành vi và sinh trắc học. Giờ đây bạn có thể bảo vệ các kênh kỹ thuật số và cải thiện khả năng của nền tảng.
Kết luận
Có vẻ như cuộc sống của các lập trình viên sẽ trở nên ít thách thức hơn vào năm 2020 khi tốc độ phát triển phần mềm có thể tăng tốc. Các công cụ có sẵn sẽ trở nên dễ sử dụng hơn. Cuối cùng, sự tiến bộ này sẽ tạo ra một thế giới năng động bước vào thời đại kỹ thuật số mới.
Nguồn: www.habr.com