儘管距離 2020 年似乎只有幾個月的時間，但這幾個月對軟體開發領域也很重要。在本文中，我們將看到即將到來的 2020 年將如何改變軟體開發人員的生活！
未來的軟體開發就在這裡！
傳統的軟體開發是透過編寫程式碼並遵循一些固定規則來開發軟體。但隨著人工智慧、機器學習和深度學習的進步，當今的軟體開發已經發生了典範轉移。透過這三種技術的集成，開發人員將能夠建立軟體解決方案來學習指令並在數據中添加所需結果所需的額外功能和模式。
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方面變得更加複雜。開發人員可以使用 Python 3.6 建立一個非常簡單的神經網路。下面是一個用 1 或 0 進行二元分類的程式範例。
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]])
應用 Sigmoid 函數：
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，如果您需要有關神經網路的幫助，可以聯繫 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)
計算隱藏層代碼的誤差
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
輸出：
print (output)
[[0.03391414]
[0.97065091]
[0.9895072 ]]雖然跟上最新的程式語言和編碼技術總是明智的，但程式設計師也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，無論他們使用哪種程式語言：
1. 自然語言處理（NLP）
隨著聊天機器人增強客戶服務，NLP 正在引起從事現代軟體開發的程式設計師的注意。他們申請 就像Python的 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 在從零售業務到自動駕駛汽車以及家庭和辦公室設備的各個方面變得更加重要。
隨著最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多種方式使用NLP，從語音驅動的用戶介面到更容易導航的選單、情感分析、上下文識別、情感和數據可訪問性。根據德勤 (Deloitte) 引用的 IDC 數據，到 430 年，所有這些都將可供大多數用戶使用，企業的生產力提升可達 2020 億美元。
2. GraphQL 取代 REST API
據我公司（一家離岸軟體開發公司）的開發人員稱，REST API 正在失去其在應用程式領域的主導地位，因為其資料加載緩慢，需要從多個 URL 單獨完成。
GraphQL 是新趨勢，也是基於 Rest 的架構的最佳替代方案，它透過單一請求從多個網站提取所有相關資料。它改進了客戶端-伺服器互動並減少了延遲，從而使應用程式對用戶的回應更加靈敏。
使用 GraphQL 進行軟體開發時，您可以提升軟體開發技能。它還比 REST Api 需要更少的編碼，並且允許在幾行簡單的程式碼中啟用複雜的查詢。它還可以提供多種 這些產品使軟體開發人員可以更輕鬆地在不同的程式語言（包括 Python、Node.js、C++ 和 Java）上使用它。
目前，GraphQL 透過以下方式支援開發者社群：
- 不會出現過度抓取和抓取不足的問題
- 代碼的驗證和類型檢查
- 自動產生API文檔
- 透過提供詳細的錯誤訊息
- 在表格中新增附加操作：「訂閱」以接收來自伺服器的即時訊息
3.低/無代碼
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。低程式碼或無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。
根據共享的報告 ，無/低程式碼工具已經部署在入口網站、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。這些工具可以處理諸如管理工作流程邏輯、資料過濾、匯入和匯出等所有事務。以下是 2020 年值得關注的最佳低程式碼/無程式碼平台：
- 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/軟體開發以及 Web 開發。畢竟，在物聯網等技術中，一切都是互聯的。因此，設備軟體將充分利用 5G 高速無線資產的潛力。
在最近的一次採訪 摩托羅拉產品副總裁 Dan Dery 表示，“未來幾年，5G 將提供更快的數據共享、更高的頻寬，並使手機軟體的速度比現有無線技術快 10 倍。”
有鑑於此，軟體開發公司將致力於將 5G 融入現代應用中。 5G 部署進展迅速，已有 20 多家業者宣布升級網路。因此，開發人員現在將開始採取適當的措施 充分利用 5G。該技術將顯著改善以下方面：
- 網路程式的安全性，特別是網路切片的安全性。
- 將提供處理使用者身分的新方法。
- 將允許以低延遲率向應用程式添加新功能。
- 將對 AR/VR 系統的開發產生影響。
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駭客軟體的攻擊，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大量新型身份驗證，例如語音分析、生物辨識和臉部辨識。
目前，駭客正在尋找不同的方法來破壞線上用戶身份和密碼。由於行動用戶已經習慣透過拇指或手指印像或臉部掃描來存取他們的智慧型手機，因此使用身份驗證工具，他們將不需要新的驗證功能，網路盜竊的機會也會減少。以下是一些具有 SSL 加密功能的多因素身份驗證工具。
- 軟令牌將您的智慧型手機變成多便利因素身份驗證器。
- EGrid 模式是業界一種易於使用且流行的身份驗證器形式。
- 一些最適合企業的身份驗證軟體包括：RSA SecurID Access、OAuth、Ping Identity、Authx 和 Aerobase。
印度和美國的軟體開發公司在身份驗證和生物識別科學方面進行了廣泛的研究，利用人工智慧的進步來提供出色的語音、臉部、行為和生物識別身份驗證軟體。現在，您可以保護數位管道並提高平台的功能。
尾注
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再那麼複雜。可用的工具將變得更易於使用。最終，這項進步將創造一個充滿活力的世界，進入新的數位時代。
來源： www.habr.com