嘿哈布爾！ 我提請您注意這篇文章的翻譯 作者：克里斯滕卡特7519。
雖然看起來距離2020年只有幾天的時間，但這幾天對於軟體開發領域來說也很重要。 在本文中，我們將了解即將到來的 2020 年將如何改變軟體開發人員的生活。
軟體開發的未來就在這裡！
傳統的軟體開發是按照一些固定的規則編寫程式碼來開發軟體。 但隨著人工智慧、機器學習和深度學習的進步，現代軟體開發已經發生了典範轉移。 透過整合這三種技術，開發人員將能夠創建軟體解決方案，從指令中學習並為產生所需結果所需的資料添加附加功能和模式。
讓我們嘗試一些程式碼
隨著時間的推移，神經網路軟體開發系統在整合以及功能和介面層級方面變得更加複雜。 例如，開發人員可以使用 Python 3.6 建立一個非常簡單的神經網路。 下面是一個使用 1 或 0 進行二進位分類的範例程式。
當然，我們可以從創建一個神經網路類別開始：
將 NumPy 導入為 NP
X=np.array([[0,1,1,0],[0,1,1,1],[1,0,0,1]])
y=np.array([[0],[1],[1]])sigmoid函數的應用：
def sigmoid ():
return 1/(1 + np.exp(-x))
def derivatives_sigmoid ():
return x * (1-x)使用初始權重和偏差訓練模型：
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))對於初學者來說，如果您需要有關神經網路的幫助，您可以在網路上搜尋頂級軟體開發公司的網站，或者您可以聘請 AI/ML 開發人員來處理您的專案。
使用輸出層神經元修改程式碼
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)
隱藏程式碼層計算錯誤
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產量
print (output)
[[0.03391414]
[0.97065091]
[0.9895072 ]]隨時了解最新的程式語言和編碼技術始終是值得的，程式設計師還應該了解許多有助於使他們的應用程式與新用戶相關的新工具。
2020年，軟體開發人員應該考慮將這5種軟體開發工具整合到他們的產品中，無論他們使用什麼程式語言：
1.自然語言處理（NLP）
憑藉簡化客戶服務的聊天機器人，NLP 正在吸引從事現代軟體開發的程式設計師的注意。 他們使用 Python NLTK 等 NLTK 工具包快速將 NLP 融入聊天機器人、數位助理和數位產品中。 到 2020 年中期或不久的將來，您將看到 NLP 在從零售企業到自動駕駛汽車以及家庭和辦公室設備的各個領域變得更加重要。
隨著更好的軟體開發工具和技術的發展，您可以期望軟體開發人員以各種方式使用NLP，從基於語音的用戶介面到更簡單的選單導航、情感分析、上下文識別、情感和數據可訪問性。 所有這些都將提供給大多數用戶，到 430 年，企業將能夠實現高達 2020 億美元的生產力成長（根據 IDC，德勤引用）。
2. GraphQL 替代 REST API
據我公司（一家離岸軟體開發公司）的開發人員稱，由於需要從多個 URL 單獨完成資料載入速度緩慢，REST API 正在失去其在應用程式領域的主導地位。
GraphQL 是一種新趨勢，也是基於 REST 的架構的更好替代方案，它使用單一查詢從多個網站檢索所有相關資料。 這改善了客戶端與伺服器的互動並減少了延遲，從而使應用程式對使用者的回應速度顯著提高。
使用 GraphQL 進行軟體開發時，您可以提升軟體開發技能。 此外，它比 REST Api 需要更少的程式碼，並且允許您透過幾行簡單的程式碼進行複雜的查詢。 它還可以配備許多 Backand 即服務 (BaaS) 功能，讓軟體開發人員可以輕鬆使用不同程式語言（包括 Python、Node.js、C++ 和 Java）使用。
3.低編碼等級/無代碼（低代碼）
所有低程式碼軟體開發工具都提供許多好處。 從頭開始編寫許多程式時應該盡可能有效率。 低程式碼提供可以嵌入到更大程式中的預先配置程式碼。 這使得即使非程式設計師也可以快速輕鬆地創建複雜的產品並加速現代開發生態系統。
根據 TechRepublic 的報告，無程式碼/低程式碼工具已用於入口網站、軟體系統、行動應用程式和其他領域。 到 15 年，低程式碼工具市場將成長到 2020 億美元。 這些工具處理一切，包括管理工作流程邏輯、資料過濾、匯入和匯出。 以下是 2020 年最好的低程式碼平台：
- 微軟PowerApps
- 門迪克斯
- 外系統
- Zoho創作者
- Salesforce 應用雲端
- 快速基地
- 春季靴
4. 5G浪潮
5G 連線將極大地影響行動應用程式和軟體開發以及 Web 開發。 畢竟，借助物聯網等技術，一切都已互聯。 因此，設備軟體將充分利用 5G 高速無線網路的功能。
摩托羅拉產品副總裁 Dan Dery 在最近接受 Digital Trends 採訪時表示，“未來幾年，5G 將提供更快的數據、更高的頻寬，並且手機軟體的加速速度將比現有無線技術快 10 倍。”
有鑑於此，軟體公司將致力於將 5G 引入現代應用。 目前，已有20多家業者宣布對其網路進行升級。 因此，開發人員現在將開始使用適當的 API 來利用 5G。 該技術將顯著改善以下方面：
- 網路程式安全，特別是網路切片。
- 提供處理使用者 ID 的新方法。
- 允許您以低延遲向應用程式添加新功能。
- 將影響AR/VR系統的發展。
5. 輕鬆認證
身份驗證日益成為保護敏感資料的有效過程。 這項複雜的技術不僅容易受到軟體駭客的攻擊，而且還支援人工智慧甚至量子運算。 但軟體開發市場已經出現了許多新型的身份驗證，例如語音分析、生物辨識和臉部辨識。
在此階段，駭客會尋找不同的方法來偽造線上使用者 ID 和密碼。 由於行動用戶已經習慣透過指紋或臉部掃描存取智慧型手機，從而使用身份驗證工具，因此他們不需要新的驗證功能，因為網路盜竊的可能性會降低。 以下是一些具有 SSL 加密功能的多重身份驗證工具。
- 軟令牌將您的智慧型手機變成方便的多因素身份驗證器。
- EGrid 範本是業界一種易於使用且流行的身份驗證器形式。
- 一些最適合企業的驗證程式包括 RSA SecurID Access、OAuth、Ping Identity、Authx 和 Aerobase。
印度和美國的軟體公司在身份驗證和生物識別領域進行了廣泛的研究。 他們還推廣人工智慧，以創建用於語音、臉部辨識、行為和生物特徵認證的優質軟體。 現在您可以保護數位管道並提高平台功能。
結論
隨著軟體開發步伐可能加快，2020 年程式設計師的生活似乎將變得不那麼具有挑戰性。 可用的工具將變得更易於使用。 最終，這項進步將創造一個進入新數位時代的動態世界。
來源： www.habr.com