尽管距离 2020 年似乎只有几个月的时间，但这几个月对于软件开发领域也很重要。 在本文中，我们将看到即将到来的 2020 年将如何改变软件开发人员的生活！
未来的软件开发就在这里！
传统的软件开发是通过编写代码并遵循一些固定规则来开发软件。 但随着人工智能、机器学习和深度学习的进步，当今的软件开发已经发生了范式转变。 通过这三种技术的集成，开发人员将能够构建软件解决方案来学习指令并在数据中添加达到预期结果所需的额外功能和模式。
让我们尝试一些代码
随着时间的推移，神经网络软件开发系统在集成以及功能和接口层方面变得更加复杂。 开发人员可以使用 Python 3.6 构建一个非常简单的神经网络。 下面是一个用 1 或 0 进行二元分类的程序示例。
当然，我们可以从创建一个神经网络类开始：
将numpy导入为np
X=np.array([[0,1,1,0],[0,1,1,1],[1,0,0,1]])
y=np.array([[0],[1],[1]])
应用 Sigmoid 函数：
def sigmoid ():
return 1/(1 + np.exp(-x))
def derivatives_sigmoid ():
return x * (1-x)使用初始权重和偏差训练模型：
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))对于初学者，如果您需要有关神经网络的帮助，可以联系 或者，您可以聘请 AI/ML 开发人员来处理您的项目。
使用输出层神经元修改代码
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)
计算隐藏层代码的误差
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
输出：
print (output)
[[0.03391414]
[0.97065091]
[0.9895072 ]]虽然跟上最新的编程语言和编码技术总是明智的，但程序员也应该了解许多有助于使他们的应用程序与新用户相关的新工具。
2020 年，软件开发人员应该考虑将这 5 种软件开发工具整合到他们的产品中，无论他们使用哪种编程语言：
1. 自然语言处理（NLP）
随着聊天机器人增强客户服务，NLP 正在引起从事现代软件开发的程序员的关注。 他们申请 就像Python的 快速将 NLP 融入聊天机器人、数字助理和数字产品中。 到 2020 年中期或不久的将来，您将看到 NLP 在从零售业务到自动驾驶汽车以及家庭和办公室设备的各个方面变得更加重要。
随着最好的软件开发工具和技术的发展，您可以期望软件开发人员以多种方式使用 NLP，从语音驱动的用户界面到更容易导航的菜单、情感分析、上下文识别、情感和数据可访问性。 根据德勤 (Deloitte) 引用的 IDC 数据，到 430 年，所有这些都将可供大多数用户使用，企业的生产力提升可达 2020 亿美元。
2. GraphQL 取代 REST API
据我公司（一家离岸软件开发公司）的开发人员称，REST API 正在失去其在应用程序领域的主导地位，因为它的数据加载速度慢，需要从多个 URL 单独完成。
GraphQL 是新趋势，也是基于 Rest 的架构的最佳替代方案，它通过单个请求从多个站点提取所有相关数据。 它改进了客户端-服务器交互并减少了延迟，从而使应用程序对用户的响应更加灵敏。
使用 GraphQL 进行软件开发时，您可以提高软件开发技能。 它还比 REST Api 需要更少的编码，并且允许在几行简单的代码中启用复杂的查询。 它还可以提供多种 这些产品使软件开发人员可以更轻松地在不同的编程语言（包括 Python、Node.js、C++ 和 Java）上使用它。
目前，GraphQL 通过以下方式支持开发者社区：
- 不会出现过度抓取和抓取不足的问题
- 代码的验证和类型检查
- 自动生成API文档
- 通过提供详细的错误消息
- 在表中添加附加操作：“订阅”以接收来自服务器的实时消息
3.低/无代码
所有低代码软件开发工具都提供许多好处。 从头开始编写许多程序时应该尽可能高效。 低代码或无代码提供可以嵌入到更大程序中的预配置代码。 这使得即使非程序员也可以快速轻松地创建复杂的产品，并加速现代开发生态系统。
根据分享的一份报告 ，无/低代码工具已经部署在门户网站、软件系统、移动应用程序和其他领域。 到 15 年，低代码工具市场将增长到 2020 亿美元。这些工具可以处理诸如管理工作流逻辑、数据过滤、导入和导出等所有事务。 以下是 2020 年值得关注的最佳低代码/无代码平台：
- 微软PowerApps
- Mendix
- 外系统
- Zoho Creator
- Salesforce 应用云
- 快速基地
- 春季靴
4. 5G浪潮
5G 连接将极大地影响移动/软件开发以及 Web 开发。 毕竟，在物联网等技术中，一切都是互联的。 因此，设备软件将充分利用 5G 高速无线资产的潜力。
在最近的一次采访 摩托罗拉产品副总裁 Dan Dery 表示，“未来几年，5G 将提供更快的数据共享、更高的带宽，并使手机软件的速度比现有无线技术快 10 倍。”
有鉴于此，软件开发公司将致力于将 5G 融入现代应用中。 5G 部署进展迅速，已有 20 多家运营商宣布升级网络。 因此，开发人员现在将开始采取适当的措施 充分利用 5G。 该技术将显着改善以下方面：
- 网络程序的安全性，特别是网络切片的安全性。
- 将提供处理用户身份的新方法。
- 将允许以低延迟率向应用程序添加新功能。
- 将对 AR/VR 系统的开发产生影响。
5. 轻松“认证”
身份验证日益成为保护敏感数据的有效过程。 这项复杂的技术不仅容易受到黑客软件的攻击，而且还支持人工智能甚至量子计算。 但软件开发市场已经出现了大量新型身份验证，例如语音分析、生物识别和面部识别。
目前，黑客正在寻找不同的方法来破坏在线用户身份和密码。 由于移动用户已经习惯于通过拇指或手指印象或面部扫描来访问他们的智能手机，因此使用身份验证工具，他们将不需要新的验证功能，并且网络盗窃的机会也会减少。 以下是一些具有 SSL 加密功能的多因素身份验证工具。
- 软令牌将您的智能手机变成多便利因素身份验证器。
- EGrid 模式是业界一种易于使用且流行的身份验证器形式。
- 一些最适合企业的身份验证软件包括：RSA SecurID Access、OAuth、Ping Identity、Authx 和 Aerobase。
印度和美国的软件开发公司在身份验证和生物识别科学方面进行了广泛的研究，利用人工智能的进步来提供出色的语音、面部、行为和生物识别身份验证软件。 现在，您可以保护数字渠道并提高平台的功能。
尾注
随着软件开发步伐可能加快，2020 年程序员的生活似乎将变得不再那么复杂。 可用的工具将变得更易于使用。 最终，这一进步将创造一个充满活力的世界，进入新的数字时代。
来源： habr.com