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Mostrando las entradas de noviembre, 2018

Integrar Jupyter Notebook de Python en Visual Studio Code con Neuron

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Introducción Después de instalar Visual Studio Code podemos proceder a instalar Jupyter pero dentro del mismo Visual Studio Code, si como lo leyeron dentro del mismo IDE y no solo tenemos esa ventaja, ademas vamos a poder disfrutar de Jupyter sin tener que salir de nuestro IDE.

No sabes que es Jupyter, pues Jupyter Notebook es un entorno interactivo de ejecución de código, en otras palabras puedes ir creando y probando codigo de python linea por linea. Ahora esta tecnología la tenemos integrada en Visual Studio Code, el proceso de instalación es muy simple:
Instalación 1.- Abrir la terminal y ejecutar el siguiente código:
pip3 install jupyter 2.- Abrimos visual studio code en el área de plugings buscamos neuron y le damos click a install.

3.- Creamos un nuevo archivo python y hacemos presionamos ctrl+shift+p,  aparecerá un popup de búsqueda donde escribiremos "Open Output Pane".

Podemos crear estos archivos y colocar estos código de ejemplo:
prueba.py
print("Hello")p…

07.- Redes neuronales en TensorFlow, conceptos bien explicados 🤖

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Introducción En este tutorial vamos a trabajar con redes neuronales en tensorflow y pues en este caso nada más vamos a manejar conceptos básicos no vamos a trabajar con código y esto es con el fin de saber exactamente lo que estamos programando o por lo menos más o menos cómo se hacen las operaciones haya atrás en tensorflow.

Para saber qué son las redes neuronales primero debemos de saber que es una neurona y pues si ya vieron los tutoriales anteriores en el tutorial 5 y 6 precisamente eso es lo que es una neurona les recuerdo en los tutoriales anteriores vimos la forma de poder predecir las ventas con inteligencia
artificial en tensorflow y ese procedimiento precisamente es la base de una neurona ahora ustedes se preguntarán si ya tenemos una neurona para qué necesitamos una red de neuronas y pues es simple si se dan cuenta, nosotros solo calculamos una pendiente que realmente esto es un plano unidimensional es una sola dimensión en el mundo real hay varias dimensiones que se tienen…

06.- Predecir las ventas con Inteligencia Artificial en TensorFlow 🤖

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En este tutorial les voy a enseñar a poder predecir las ventas que puede llegar a tener su tienda  negocio o empresa con inteligencia artificial y pues bueno aquí tengo un ejemplo de las ventas de una tienda.
Es un ejemplo muy sencillo en donde tenemos los días, las ventas que se han tenido en sus respectivos días y la idea es poder predecir cuál va a ser la venta que vamos a tener el día 13 y el día 14 con inteligencia artificial. además tenemos una gráfica en donde expresamos los datos que tenemos  La idea es que nuestro programa que vamos a desarrollar con tensor flow tenga la capacidad de reconocer un patrón y que nuestro programa dibuje una línea lomas cercana a cada uno de esos puntos. Esa línea va a estar definida por esta fórmula w * x + b.
Si asi como lo oyes, ya es posible predecir el futuro y esto lo podemos lograr con unas simples lineas de codigo que esta aqui abajo:

importtensorflowastfimportmatplotlib.pyplotasplt# Declaramos la variable del peso (Weight W) # Yo prefiero…

04.- Placeholder en TensorFlow 🤖

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Introducción En este cuarto tutorial vamos a hablar de placeholder en tensorflow,  un placeholder traducido al
español significa apartador del lugar y los placeholder son muy parecidos a las variables la diferencia que tienen es que al placeholder no se le asigna un valor al inicio del programa ese valor se le asigna mientras está corriendo la sesión el tensorflow, vamos a ver de una forma más entendible con el código de abajo:

Instalaciónimporttensorflowastf# Declaramos las contantes a y ba=tf.constant(5)b=tf.constant(10)# Declaramos el placeholder al que agregaremos su valor dentro de la sesionc=tf.placeholder(tf.int32)# Sumamos "a" y "b" y le restamos el valor de "c"# Pero a "c" le asignaremos su valor durante la sesionz=a+b-c# Inicializamos la sesionwithtf.Session()assess:# Corremos la sesion y alimentamos el valor de "c"=2result=sess.run(z,feed_dict={c:2})# Imprimimos el resultado de la operacionprint(result)


03.- Variables en TensorFlow 🤖

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Introducción A diferencia de las constantes a las variables si se pueden cambiar los valores. Cabe resaltar que las variables son creadas usando tf.Variable y no son inicializadas en el inicio. Para inicializar las variables  tenemos que usar una función especial llamada tf.global_variables_initializer()
Codigoimporttensorflowastf# Declaramos la variable inicial con un valor de 0varInicial=tf.Variable(0)# Declaramos la constante con valor de 1consUno=tf.constant(1)# A varInicial le sumamos consUno y el resultado lo ponemos en sumarsumar=tf.add(varInicial,consUno)# El resultado de la suma se lo asignamos a asignarasignar=tf.assign(varInicial,sumar)# Inicializamos los valores de las variables en este caso (varInicial)init=tf.global_variables_initializer()# Declaramos la sesionwithtf.Session()assess:# Corremos la sessionsess.run(init)# Creamos un ciclo que se repita 3 vecesfor_inrange(3):# Ejecutamos la accion reasignacionsess.run(asignar)# Imprimimos el valor de la variable inicialprin…

02.- Constantes, matrices y sesiones en TensorFlow 🤖

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Un tensor de tipo constante en TensorFlow es un tensor al que se le asignan valores y ya no pueden ser cambiados en el transcurso del programa.

importtensorflowastf# Declaramos las 2 matricez como constantesmatrizA=tf.constant([[1,2,-3],[4,0,2]])matrizB=tf.constant([[3,1],[2,4],[-1,5]])# Multiplicamos las matricezproduct=tf.matmul(matrizA,matrizB)# Ejecutamos la sesion con el metodo 1sess=tf.Session()result=sess.run(product)print(result)sess.close()# Ejecutamos la sesion con el metodo 2#with tf.Session() as sess:# result2 = sess.run(product)# print(result2)


Videotutorial donde se explica LA MULTIPLICACIÓN DE MATRICES
01.- Instalar TensorFlow en Ubuntu 18.04 
Instalar Visual Studio Code en Ubuntu 18.04  Debug python con visual studio code 







01.- Instalar TensorFlow en Ubuntu 18.04 🤖

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Introducción Tensor Flow en un conjunto de librerías que nos apoyan con la creación de proyectos de inteligencia artificial, en realidad tensorflow no esta ofreciendo nada nuevo solo esta haciendo mas fácil el poder trabajar con inteligencia artificial unificando varias herramientas en un solo paquete de librerías.

En este tutorial les voy a enseñar a instalar tensorflow en un Ubuntu 18.04 lo primero que debemos de ver es si tenemos instalado pip 3 que es un gestor de paquetes precisamente así se llama python installation package y debe de ser la versión 3 porque la que funciona con python 3 que por lo regular viene por default ya instalado en las máquinas con Ubuntu para esto pues debemos de colocar este código
pip3 -V Debe mostrarse algo asi:
pip 9.0.1 from /usr/lib/python3/dist-packages (python 3.6) De lo contrario debemos instalar pip3 asi:
sudo apt install python3-pip Instalación de tensorflow Una ves instalado pip3 en Ubuntu debemos instalar TensorFlow a través de pip3 así:
pip3 in…

Crear entornos virtuales en Pyton3🐍 en Ubuntu 18.04

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Introducción Cuando trabajamos con python debemos usar infinidad de librerías y versiones de estas librerías o hasta diferentes versiones de python en diferentes versiones de librerías. Llega un momento que no sabemos qué versión de python tenemos instalado en nuestra máquina o incluso en nuestro servidor de producción. Para evitar este desorden o mejor dicho para ordenar el desorden python nos ofrece lo entorno virtuales  (o virtualenv) que es una herramienta para crear un entorno de Python aislado en un solo sistema operativo. 
En otras palabras en como tener un virtualbox con diferentes entornos de python pero sin el virtualbox. Otra ventaja de los entornos virtuales de python es que podemos probar diferentes dependencias (o librerías) en diferente entornos sin que estas dependencias se afecten entre sí.
Instalación Para crear tu primer entorno virtual solo hay que seguir estos pasos:
Instalamos el modulo de python para la creación de entornos virtuales llamado venv sudo apt-get in…

Debug python con Visual Studio Code 🐞

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El poder hacer debug linea por linea es uno de las formas de trabajar más poderosas que existen para debuguear nuestro código (ya sea php, C#, phyton el que sea) y en este tutorial vamos a aprender a hacer debug con visual studio code y python. Para los programadores que vienen de Visual Studio IDE (No confundamos Visual Studio Code con Visual Studio IDE) este proceso de hacer debug a C# o VB.Vet debe ser un proceso muy cotidiano y facil, en Visual Studio Code no viene por default pero es muy simple de implementar y en este tutorial lo vamos a aplicar así de simple:
Buscamos la extension "ms-python.python"
Después de instalarla creamos un archivo con este código, agregamos un breakpoint y presionamos f5 y listo:







#Funcion que imprime la suma de 2 variablesdefsuma(x,y):#Sumamos las 2 variables y el resultado lo ponemos en zz=x+yprint('z en def='+str(z))#Declaramos las variablesz=5x=50y=60#Llamamos la funcion sumarsuma(5,10)#Imprimimos el resultado de zprint('z en f…

Instalar Visual Studio Code en Ubuntu 18.04 📦

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1.- Agregamos la key y el repositorio de visual studio code asi:
curl https://packages.microsoft.com/keys/microsoft.asc | gpg --dearmor > microsoft.gpg sudo install -o root -g root -m 644 microsoft.gpg /etc/apt/trusted.gpg.d/ sudo sh -c 'echo "deb [arch=amd64] https://packages.microsoft.com/repos/vscode stable main" > /etc/apt/sources.list.d/vscode.list' 2.- Actualizamos los repositorios asi:
sudo apt-get update 3.- Instalamos visual studio code:
sudo apt-get install code Y es todo. Suerte :)




02.- Subir datos a elasticsearch desde excel con excelastic [Tutorial en Español🇪🇸]

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En ocasiones requerimos subir datos a elasticsearch y quizás podamos usar algún script o  en el peor de los casos hacer ese procedimiento mano, pero para evitar perder tiempo creando nuestros scripts o subiendo datos a mano, existe una herramienta llamada Excelastic la cual es una herramienta que nos ayuda a mover datos de archivos de excel a elasticsearch.

Debemos ir a la pagina https://github.com/codingchili/excelastic/releases y descargar los archivos excelastic-1.3.2.jarconfiguration.json
El archivo configuration.json lo vamos a editar de esta forma
{ "web_port": 8082, "elastic_port": 9200, "elastic_host": "localhost", "elastic_tls": false, "authentication": false, "basic": "username:password" }8082=Puerto donde visualizaremos la aplicacion.

Después con la terminal nos ubicamos en el path donde guardamos los archivos excelastic-1.3.2.jar y configuration.json (en mi caso ~/Descargas/exela…

01.- Instalar Kibana en Ubuntu 18.04 [Tutorial en Español🇪🇸]

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Introducción Kibana es una programa open-source cuyo objetivo principal es mostrar de forma gráfica los datos de elasticsearch. Además de proporcionarnos una visualización gráfica también podemos gestionar roles de usuarios y así poder asignar permisos de quienes pueden ver que datos y cuales no. Kibana viene por default con un usuario admin el cual se encarga de crear usuarios y permisos para los demás usuarios, en este tutorial nos centraremos en la instalación de esta herramienta en ubuntu 18.04. Obviamente previo a la instalación de kibana debemos tener instalado elasticsearch.

Instalación  Para instalar kibana en ubuntu 18.04 solo debemos insertar estos sencillos comandos en nuestra terminal.

Descargamos e instalamos la llave de kibana.
wget -qO - https://artifacts.elastic.co/GPG-KEY-elasticsearch | sudo apt-key add - Guardamos el repositorio en "/etc/apt/sources.list.d/elastic-6.x.list" asi
echo "deb https://artifacts.elastic.co/packages/6.x/apt stable main" |…

13.-Crear un index con Elasticsearch-php [Tutorial en Español🇪🇸]

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ProcedimientosAhora les voy a enseñar a crear un index (una base de datos) en ElasticSearch con las librerías de ElasticSearch-PHP.  Vamos a trabajar en este path de Elasticsearch /var/www/html/elasticsearch y vamos a crear un archivo con este nombre 07creaIndex.php y ese archivo le vamos a pasar el código de abajo:
Codigo <?php/*La funcion $client->indices()->create crea un indice en elasticsearch*///Cargamos las libreriasrequire'vendor/autoload.php';//Llamamos las librerias de elasticsearchuseElasticsearch\ClientBuilder;//Inicializamos el cliente de elasticsearch$client=ClientBuilder::create()->build();//Si la conexion fue exitosa mostramos este mensajeif($client){echo'Conexion exitosa</br>';}//Si no se pudo realizar la conexion mostramos este otro mensaje y nos salimoselse{echo'Conexion fallida</br>';exit;}//Cargamos el array con los parametros del index (bd) a crear$params=['index'=>'empresa','body'=>[&#…

12.- Borrar un index con Elasticsearch-php [Tutorial en Español🇪🇸]

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Suponiendo que trabajemos en la carpeta /var/www/html/elasticsearch vamos a crar ahi un archivo llamado06deleteIndex.php con este texto:


<?php/*La funcion $client->indices()->delete Borra el indice que le pasemos*///Cargamos las libreriasrequire'vendor/autoload.php';//Llamamos las librerias de elasticsearchuseElasticsearch\ClientBuilder;//Inicializamos el cliente de elasticsearch$client=ClientBuilder::create()->build();//Si la conexion fue exitosa mostramos este mensajeif($client){echo'Conexion exitosa</br>';}//Si no se pudo realizar la conexion mostramos este otro mensaje y nos salimoselse{echo'Conexion fallida</br>';exit;}//Cargamos el array con los parametros del index (bd) a borrar$deleteParams=[//Nombre del index (bd)'index'=>'empresa'];//Pasamos los parametros a la funcion indices()->delete de elasticseach$response=$client->indices()->delete($deleteParams);//Mostramos la respuestaecho'<pre>'…

11.- Borra documentos con Elasticsearch-php [Tutorial en Español🇪🇸]

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Suponiendo que trabajemos en la carpeta /var/www/html/elasticsearch vamos a crar ahi un archivo llamado 05deleteDoc.php con este texto:


<?php/*La funcion $client->delete es usada para eliminar documentos*///Cargamos las libreriasrequire'vendor/autoload.php';//Llamamos las librerias de elasticsearchuseElasticsearch\ClientBuilder;//Inicializamos el cliente de elasticsearch$client=ClientBuilder::create()->build();//Si la conexion fue exitosa mostramos este mensajeif($client){echo'Conexion exitosa</br>';}//Si no se pudo realizar la conexion mostramos este otro mensaje y nos salimoselse{echo'Conexion fallida</br>';exit;}//Cargamos el array con los parametros del documento a borrar$params=[ //Nombre del index (bd) 'index'=>'empresa', //Nombre del type (tabla) 'type'=>'empleados', //Nombre del id 'id'=>'5be4f4287a731'];//Pasamos los parametros a la funcion delete de elasticseach$respo…

10.- Consultas a elasticsearch-php [Tutorial en Español 🇪🇸]

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Suponiendo que trabajemos en la carpeta /var/www/html/elasticsearch vamos a crar ahi un archivo llamado 04searchDoc.php con este texto:

<?php/*La funcion $client->search podemos hacer un consulta con DSL (Domain Specific Language)*///Cargamos las libreriasrequire'vendor/autoload.php';//Llamamos las librerias de elasticsearchuseElasticsearch\ClientBuilder;//Inicializamos el cliente de elasticsearch$client=ClientBuilder::create()->build();//Si la conexion fue exitosa mostramos este mensajeif($client){echo'Conexion exitosa</br>';}//Si no se pudo realizar la conexion mostramos este otro mensaje y nos salimoselse{echo'Conexion fallida</br>';exit;}//Cargamos el array con los parametros de la busquda$params=[ //Nombre del index (bd) 'index'=>'empresa', //Nombre del type (tabla) 'type'=>'empleados', //Le decimos que vamos a buscar dentro del cuerpo del documetno 'body'=>[ 'query'=&g…

09.- Leer un documento con elasticsearch-php [Tutorial en Español 🇪🇸]

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Suponiendo que trabajemos en la carpeta /var/www/html/elasticsearch vamos a crar ahi un archivo llamado 03getDoc.php con este texto:


<?php/*La funcion $client->get llamamos los datos del index (bd)*///Cargamos las libreriasrequire'vendor/autoload.php';//Llamamos las librerias de elasticsearchuseElasticsearch\ClientBuilder;//Inicializamos el cliente de elasticsearch$client=ClientBuilder::create()->build();//Si la conexion fue exitosa mostramos este mensajeif($client){echo'Conexion exitosa</br>';}//Si no se pudo realizar la conexion mostramos este otro mensaje y nos salimoselse{echo'Conexion fallida</br>';exit;}//Cargamos el array con los parametros de la consulta$params=[//Nombre del index (bd) a llamar'index'=>'empresa',//Nombre del type (tabla)'type'=>'empleados',//Nombre del id del documento autogenerado'id'=>'5be3599059305'];//Pasamos los parametros a la funcion get de elasticseac…

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