尽管似乎距离2020年只有几个月的时间，但这几个月在软件开发领域也很重要。 在本文的此处，我们将看到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。 但是，随着人工智能，机器学习和深度学习的发展，当今的软件开发发生了范式转变。 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，以学习指令并在数据中添加实现预期结果所需的额外功能和模式。
让我们尝试一些代码
随着时间的流逝，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越来越复杂。 开发人员可以使用Python 3.6构建非常简单的神经网络。 这是一个使用1或0进行二进制分类的程序的示例。
当然，我们可以从创建神经网络类开始：
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)
使用初始权重和偏见训练模型： 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))
对于初学者来说，如果您需要有关神经网络的帮助，可以与
顶级软件开发公司联系 。或者，您可以聘请AI / ML开发人员来从事您的项目。
使用输出层Neuron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)
代码隐藏层的计算误差 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 += XTdot(d_hiddenlayer) *lr bh += np.sum(d_hiddenlayer, axis=0,keepdims=True) *lr
输出： print (output) [[0.03391414] [0.97065091] [0.9895072 ]]
与时并进的最新编程语言和编码技术始终是明智之举，但是程序员也应该了解许多有助于使其应用与新用户相关的新工具。
2020年，无论他们使用哪种编程语言，软件开发人员都应考虑将以下5种软件开发工具纳入其产品：
1.自然语言处理（NLP）
通过chatbot增强客户服务能力，NLP吸引了从事现代软件开发工作的程序员的注意。 他们使用Python的
NLTK之类的
NLTK工具包 ，将NLP快速整合到聊天机器人，数字助理和数字产品中。 到2020年中或不久，您将看到NLP在从零售业务到自动驾驶汽车以及整个家庭和办公室中的设备等各个方面都变得越来越重要。
随着最佳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导航菜单，情感分析，上下文识别，情感和数据可访问性要容易得多。 根据德勤（Deloitte）引用的IDC数据，所有用户均可使用所有这些功能，到2020年，企业可以实现高达4,300亿美元的生产力提升。
2. GraphQL替换REST Apis
根据我公司的一家离岸软件开发公司的开发人员的说法，REST API失去了在应用程序领域的优势，因为它的数据加载速度很慢，需要分别从多个URL进行加载。
GraphQL是新趋势，也是基于Rest的体系结构的最佳替代方案，该体系结构通过一次请求即可从多个站点提取所有相关数据。 它改善了客户端与服务器之间的交互，并减少了延迟，使应用程序对用户的响应速度更快。
使用GraphQL进行软件开发时，可以提高软件开发技能。 与REST Api相比，它还需要更少的编码，并允许在几行简单的代码中实现复杂的查询。 它还可以提供许多
后端即服务（BaaS）产品，使软件开发人员可以更轻松地在包括Python，Node.js，C ++和Java在内的不同编程语言上使用它。
当前，GraphQL通过以下方式支持开发人员社区：
- 启用不超过和不足的获取问题
- 验证和代码类型检查
- 自动生成API文档
- 通过提供详细的错误消息
- 在表中添加其他操作：“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应该尽可能高效。 低代码或无代码提供了可以嵌入到较大程序中的预配置代码。 这甚至使非程序员也可以快速轻松地创建复杂的产品，并加快现代开发生态系统的速度。
根据
TechRepublic的一份报告，无/低代码工具已经在Web门户，软件系统，移动应用程序和其他领域中部署。 低代码工具市场到2020年将增长到150亿美元。这些工具正在处理诸如管理工作流逻辑，数据过滤，导入和导出之类的所有内容。 以下是2020年最佳的低代码/无代码平台：
- 微软powerapps
- 门迪克斯
- 外系统
- Zoho创作者
- Salesforce应用程序云
- 快速基础
- 春季靴
4. 5G浪潮
5G连接性将极大地影响移动/软件开发以及Web开发。 毕竟，在诸如IoT之类的技术中，所有事物都是相连的。 因此，该设备软件将利用5G充分利用高速无线资产的最大潜力。
摩托罗拉产品副总裁Dan Dery在最近接受
Digital Trends采访时表示：“在未来几年中，5G将提供更快的数据共享，更高的带宽，并将电话软件的速度提高到现有无线技术的10倍。”
有鉴于此，软件开发公司将致力于将5G集成到现代应用程序中。 5G的部署进展迅速，已有20多家运营商宣布升级其网络。 因此，开发人员现在将开始着手采用适当的
API来利用5G。 该技术将大大改善以下方面：
- 网络程序的安全性，特别是对于网络切片。
- 将提供处理用户身份的新方法。
- 将允许向具有低延迟率的应用程序添加新功能。
- 将对启用AR / VR的系统的开发产生影响。
5.轻松的“身份验证”
身份验证逐渐成为保护敏感数据的有效过程。 先进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。 但是软件开发市场已经出现了许多新的身份验证类型，例如语音分析，生物识别和面部识别。
在这一点上，黑客正在寻找不同的方式来破坏在线用户身份和密码。 由于移动用户已经习惯于用拇指或手指印象或面部扫描来访问其智能手机，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将会减少。 以下是一些采用SSL加密的多因素身份验证工具。
- 软令牌使您的智能手机成为便捷的多因素身份验证器。
- EGrid模式是行业中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是：RSA SecurID访问，OAuth，Ping身份，Authx和Aerobase。
印度和美国有软件开发公司在身份验证和生物识别科学领域进行了广泛的研究，并在AI方面取得了进步，可提供出色的语音，面部，行为和生物识别认证软件。 现在，您可以保护数字频道并改善平台的功能。
尾注
看起来，随着软件开发速度的加快，程序员在2020年的生活将不再那么复杂。 可用的工具将变得更易于使用。 最终，这种进步将导致创建一个充满活力的世界，进入新的数字时代。