Obwohl es so aussieht, als ob wir nur noch wenige Monate von 2020 entfernt sind, sind diese Monate auch im Bereich der Softwareentwicklung wichtig. Hier in diesem Artikel werden wir sehen, wie das kommende Jahr 2020 das Leben von Softwareentwicklern verändern wird!
Zukünftige Softwareentwicklung ist da!
Bei der herkömmlichen Softwareentwicklung geht es darum, Software durch Schreiben von Code und Befolgen einiger fester Regeln zu entwickeln. Die heutige Softwareentwicklung erlebte jedoch einen Paradigmenwechsel mit Fortschritten in der künstlichen Intelligenz, im maschinellen Lernen und im Tiefenlernen. Durch die Integration dieser drei Technologien können Entwickler Softwarelösungen erstellen, die die Anweisungen erlernen und zusätzliche Funktionen und Muster in die Daten einfügen, die für das gewünschte Ergebnis erforderlich sind.
Lassen Sie uns etwas Code ausprobieren
Im Laufe der Zeit sind die Software-Entwicklungssysteme für neuronale Netze hinsichtlich Integrationen sowie Funktions- und Schnittstellenschichten komplexer geworden. Entwickler können mit Python 3.6 ein sehr einfaches neuronales Netzwerk aufbauen. Hier ist ein Beispiel für ein Programm, das eine Binärklassifizierung mit 1 oder 0 durchführt.
Natürlich können wir damit beginnen, eine neuronale Netzwerkklasse zu erstellen:
numpy als np importieren
X=np.array([[0,1,1,0],[0,1,1,1],[1,0,0,1]]) y=np.array([[0],[1],[1]])
Anwendung der Sigmoid-Funktion:
def sigmoid (): return 1/(1 + np.exp(-x)) def derivatives_sigmoid (): return x * (1-x)
Trainieren des Modells mit Anfangsgewichten und Vorspannungen: 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))
Für Anfänger, wenn Sie Hilfe in Bezug auf neuronale Netze benötigen, können Sie sich an ein
Top-Softwareentwicklungsunternehmen wenden. Oder Sie können AI / ML-Entwickler einstellen, die an Ihrem Projekt arbeiten.
Code mit dem Output Layer Neuron modifizieren 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)
Berechnungsfehler für die verborgene Codeschicht 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 += XTdot(d_hiddenlayer) *lr bh += np.sum(d_hiddenlayer, axis=0,keepdims=True) *lr
Ausgabe: print (output) [[0.03391414] [0.97065091] [0.9895072 ]]
Obwohl es immer ratsam ist, sich über die neuesten Programmiersprachen und Codierungstechniken zu informieren, sollten Programmierer auch viele neue Tools kennen, mit denen ihre Apps für neue Benutzer relevant werden.
Im Jahr 2020 sollten Softwareentwickler erwägen, diese 5 Softwareentwicklungstools unabhängig von der verwendeten Programmiersprache in ihre Produkte aufzunehmen:
1. Natural Language Processing (NLP)
Mit dem Chatbot, der den Kundenservice einschaltet, erregt NLP die Aufmerksamkeit der Programmierer, die an moderner Softwareentwicklung arbeiten. Sie wenden
NLTK-Toolkits wie Pythons
NLTK an, um NLP schnell in Chatbots, digitale Assistenten und digitale Produkte zu integrieren. Ab Mitte 2020 oder in Kürze wird NLP für alle Bereiche von Einzelhandelsgeschäften bis hin zu autonomen Fahrzeugen und Geräten in Privathaushalten und Büros immer wichtiger.
Wenn Sie die besten Tools und Technologien für die Softwareentwicklung einsetzen, können Sie erwarten, dass Softwareentwickler NLP auf vielfältige Weise einsetzen, angefangen von der sprachgesteuerten Benutzeroberfläche bis hin zu einer wesentlich einfacheren Navigation in Menüs, Stimmungsanalyse, Kontextidentifizierung, Emotion und Datenzugriff. Nach den von Deloitte angeführten IDC-Daten könnten die meisten Anwender und Unternehmen bis 2020 Produktivitätssteigerungen von bis zu 430 Milliarden US-Dollar erzielen.
2. GraphQL ersetzt REST-APIs
Laut den Entwicklern in meiner Firma, die ein Offshore-Softwareentwicklungsunternehmen ist, verliert die REST-API aufgrund des langsamen Datenladens, das über mehrere URLs einzeln erfolgen muss, ihre Dominanz über das Anwendungsuniversum.
GraphQL ist der neue Trend und die beste Alternative zur restbasierten Architektur, bei der alle relevanten Daten mit einer einzigen Anforderung von mehreren Standorten abgerufen werden. Es verbessert die Client-Server-Interaktion und verringert die Latenz, die die App für den Benutzer reaktionsschneller macht.
Sie können Ihre Softwareentwicklungsfähigkeiten verbessern, wenn Sie GraphQL für die Softwareentwicklung verwenden. Es erfordert auch weniger Codierung als REST-API und ermöglicht die Aktivierung komplexer Abfragen in wenigen einfachen Zeilen. Es kann auch mit einer Reihe von
Backend-as-a-Service- Angeboten
(BaaS) geliefert werden, die es Softwareentwicklern erleichtern, es in verschiedenen Programmiersprachen wie Python, Node.js, C ++ und Java zu verwenden.
Derzeit unterstützt GraphQL die Entwickler-Community durch:
- Aktivieren Sie keine Über- und Unterholprobleme
- Validierung und Typprüfung von Codes
- Auto Generating API-Dokumentation
- Durch die Bereitstellung detaillierter Fehlermeldungen
- Fügen Sie der Tabelle eine zusätzliche Operation hinzu: "Abonnements", um Echtzeitnachrichten vom Server zu empfangen
3. Niedriger / kein Code
Alle Entwicklungswerkzeuge für Low-Code-Software bieten viele Vorteile. Es sollte so effizient wie möglich sein, viele Programme von Grund auf neu zu schreiben. Der Low- oder No-Code bietet vorkonfigurierten Code, der in größere Programme eingebettet werden kann. Dies ermöglicht es auch Nicht-Programmierern, schnell und einfach komplexe Produkte zu erstellen und das moderne Entwicklungs-Ökosystem zu beschleunigen.
Laut einem Bericht von
TechRepublic werden die No / Low-Code-Tools bereits in Webportalen, Softwaresystemen, mobilen Anwendungen und anderen Bereichen eingesetzt. Der Markt für Low-Code-Tools wird bis 2020 auf 15 Milliarden US-Dollar anwachsen. Diese Tools verwalten die Workflow-Logik, den Datenfilter, den Import und den Export. Hier sind die besten Low / No-Code-Plattformen für 2020:
- Microsoft PowerApps
- Mendix
- Outsystems
- Zoho Schöpfer
- Salesforce App Cloud
- Schnelle Basis
- Spring Boot
4. Die 5G Wave
Die 5G-Konnektivität wird sich erheblich auf die Entwicklung von Mobilgeräten und Software sowie auf die Webentwicklung auswirken. Schließlich ist in der Technologie wie dem IoT alles miteinander verbunden. Die Gerätesoftware wird also mit 5G die drahtlosen Hochgeschwindigkeitsressourcen voll ausschöpfen.
In einem kürzlich durchgeführten Interview mit
Digital Trends erklärte Dan Dery, Product Vice President bei Motorola, dass "5G in den kommenden Jahren eine schnellere Datenfreigabe, eine höhere Bandbreite und eine zehnmal schnellere Geschwindigkeit der Telefonsoftware als die vorhandene Funktechnologie bieten wird."
Vor diesem Hintergrund werden Softwareentwicklungsunternehmen daran arbeiten, 5G in moderne Anwendungen zu integrieren. Während der schnellen Einführung von 5G haben mehr als 20 Betreiber Upgrades für ihre Netze angekündigt. Die Entwickler werden nun daran arbeiten, die richtigen
APIs zu verwenden, um die Vorteile von 5G zu nutzen. Die Technologie wird Folgendes dramatisch verbessern:
- Sicherheit von Netzwerkprogrammen, insbesondere für das Aufteilen von Netzwerken.
- Bietet neue Möglichkeiten für den Umgang mit Benutzeridentitäten.
- Ermöglicht das Hinzufügen neuer Funktionen zu Anwendungen mit geringer Latenz.
- Wirkt sich auf die Entwicklung des AR / VR-fähigen Systems aus.
5. Mühelose "Authentifizierung"
Die Authentifizierung wird zunehmend zu einem effektiven Verfahren zum Schutz sensibler Daten. Die ausgefeilte Technologie ist nicht nur anfällig für Hacking-Software, sondern unterstützt auch künstliche Intelligenz und sogar Quanten-Computing. Auf dem Softwareentwicklungsmarkt gibt es jedoch bereits eine Vielzahl neuer Authentifizierungstypen wie Sprachanalyse, Biometrie und Gesichtserkennung.
An diesem Punkt finden Hacker verschiedene Möglichkeiten, um Online-Benutzeridentitäten und -Kennwörter zu untergraben. Da mobile Benutzer bereits daran gewöhnt sind, mit einem Daumen oder Fingerabdruck oder mit einem Gesichts-Scan auf ihr Smartphone zuzugreifen, benötigen sie mit Authentifizierungs-Tools keine neuen Funktionen für die Validierung, und das Risiko von Cyberdiebstahl wird geringer. Im Folgenden finden Sie einige Tools zur Multi-Faktor-Authentifizierung mit SSL-Verschlüsselung.
- Mit Soft Tokens werden Ihre Smartphones zu praktischen Multi-Faktor-Authentifikatoren.
- EGrid-Muster sind eine benutzerfreundliche und in der Branche beliebte Form der Authentifizierung.
- Einige der besten Authentifizierungssoftware für Unternehmen sind: RSA SecurID Access, OAuth, Ping Identity, Authx und Aerobase.
Es gibt Softwareentwicklungsunternehmen in Indien und den USA, die umfangreiche Forschungen auf dem Gebiet der Authentifizierung und Biometrie durchführen und die AI weiterentwickeln, um hervorragende Software für Sprach-, Gesichts-, Verhaltens- und biometrische Authentifizierung bereitzustellen. Jetzt können Sie digitale Kanäle sichern und die Funktionen von Plattformen verbessern.
Endnoten
Es scheint, dass das Leben der Programmierer im Jahr 2020 weniger kompliziert wird, da sich das Tempo der Softwareentwicklung wahrscheinlich beschleunigen wird. Die verfügbaren Tools werden einfacher zu bedienen. Letztendlich wird dieser Fortschritt zu einer lebendigen Welt führen, die in ein neues digitales Zeitalter eintritt.