Hi !
Thanks to my friend @EdgarSanchez I found this amazing developer pain scale (using Javascript as reference of course!)
Greetings @ Burlington
El Bruno
Advertisements
[VS4Mac] Nuevo addin para lanzar el terminal
Introducción
Tarde o temprano, el terminal acaba siendo un gran aliado. Hacer push en git, acceder a un archivo, ejecutar un script, etc. Las posibilidades son muy variadas.
Open Terminal
Open Terminal es un addin para Visual Studio para macOS que permite abrir el terminal directamente desde el IDE de forma rápida y sencilla.
¿Cómo instalar?
Para instalar el addin, en Visual Studio para macOS, accedemos al menu principal y seleccionamos Extensions…
Buscamos por “Open Terminal”:
Instalar
Y pulsamos Install…
¿Qué aporta?
Poder abrir el terminal desde el IDE directamente. Podemos hacer clic derecho sobre cualquier proyecto o carpeta para abrir el terminal estando ya en dicha carpeta:
Usando una ruta específica
De modo que, tendremos el terminal abierto con la carpeta seleccionada prepara directamente para ejecutar comandos!.
Terminal
Puedes encontrar el código del addin en GitHub:
¿Qué te parece el addin?. Recuerda, puedes dejar un comentario directamente…
View original post 9 more words
#Event – Global #AI Nights in Toronto, on April 2nd with @metrotorontoug
Hi !
I’ll be lucky enough to be part of the team hosting the 1st Global AI Night in Toronto with the amazing team of Metro Toronto User Group (@metrotorontoug) !
The Global AI Night is a free evening event organized by local communities all over the world that are passionate about Artificial Intelligence on the Microsoft Azure.
The event takes place on the Tuesday 2nd of April on venues all over the world centrally organized by our HQ in the Netherlands, supported by Microsoft. The event is the perfect balance between quality content, awesome lectures, getting your hands dirty and learn & share with other community members.
Dive in and learn how to implement intelligence into your solutions with the Microsoft AI platform, including pre-trained AI services like Cognitive Services and Bot Framework, as well as deep learning tools like Azure Machine Learning, Visual Studio Code Tools for AI, and Cognitive Toolkit.
During this AI Night you will get inspired through sessions and get your hands dirty during the workshops. By the end of the night you will be able to infuse AI into your applications.
Registration: https://www.meetup.com/metrotorontoug/events/258705791/
More information https://global.ainights.com/
Greetings @ Toronto
El Bruno
[VS4Mac] Lottie Player, nuevo addin para previsualizar animaciones Lottie
Introducción
¿Te imaginas tomar una animación creada por un diseñador y poder utilizarla?.
Lottie es una librería de animaciones creada por Airbnb para iOS y Android que se encarga de tomar animaciones de After Effect exportadas en JSON y renderizarla utilizando APIs de animación nativa en cada plataforma.
Lottie
Las animaciones pueden ser extremadamente complejas pero al final, trabajamos con archivos de imagen y JSONs lo que se traduce en un requisito pequeño en tamaño otorgando unas posibilidades altas. Las animaciones se pueden reproducir, pausar, detener, jugar con la velocidad o cambiar la escala.
Lottie Player
Usar animaciones de Lottie y acabar lanzando la App en depuración o usando herramientas externas para ver el resultado no es lo idóneo, ¿verdad?. Lottie Player es un addin para Visual Studio para macOS que permite previsualizar (e interactuar) con la animación directamente desde el IDE.
¿Cómo instalar?
Para instalar el addin, en…
View original post 188 more words
#AI – Microsoft launches AI Business School
Hi !
How many times you listen sentences like these ones:
- We will use Artificial Intelligence to analyze historical data and make some predictions to improve XYZ.
- We can use Machine Learning to get a better understanding of the problem.
- This is a typical scenario for AI, we can solve this using AI.
- And more …
Myself ? tons of times. And don’t get me wrong, these sentences make a lot of sense in different scenarios, however they are becoming a mantra for some groups with zero AI knowledge.
That’s why the idea of the Microsoft AI Business School is amazing. The AI Business School presents a series of case studies and videos created to help business executives design and successfully implement an AI strategy.
This is the next step on programs like the AI School for developers, where we can find tons of amazing (and not so amazing) AI materials.
IMHO, the main and most important resource in the AI Business School, is that the materials are based on years of conversations and experiences with clients. So, this is not the typical AI book, this are real customer experiences implementing solutions which involves some level of Artificial Intelligence.
Some days ago, Microsoft released a study about the impact of AI on company culture and leadership. About 800 business executives in the U.S. and 7 European nations — including the U.K., France, Germany, and Russia — participated in the survey. And this is the next step, on bring the real state culture behind AI focused on business leaders.
The people at Venture Beat, really nails the idea behind this AI Business School
… the AI Business School advises companies to celebrate cross-sectional teamwork and make sure employees in every layer of their organization feel empowered to speak up about ways AI can be used in their own jobs. It’s something CFO Amy Hood came to learn when AI was brought into her company’s finance department.
“Her role was to build confidence, excitement, rewards, and a system for people who would feel comfortable enough to, quite frankly, volunteer their own business processes to be reinvented,” Azizirad said. …
From Microsoft launches AI Business School
And as usual, a video is the best way to introduce this:
Bonus: read between the lines!
Greetings @ Toronto
El Bruno
Resources
#AI – Mis posts sobre CustomVision.ai, exportando y utilizando ONNX, Docker, en PC, RaspberryPi, MacOS y más !
Buenas !
Ahora que tengo una pausa entre eventos en Canada y USA, y ya he escrito varios posts al respecto, es el tiempo ideal para compilar y compartir los posts que he escrito sobre CustomVision.ai. Sobre como crear un proyecto de reconocimiento de objectos, como utilizar el mismo en modo web, invocando un HTTP Endpoint desde una app de consola. Y también desde aplicaciones en Windows 10 exportando el proyecto a formato ONNX y utilizando Windows ML. Finalmente, un par de post donde explico como utilizar CV.ai con docker en PC, Mac y Raspberry Pi.
- Object recognition with Custom Vision and ONNX in Windows applications using WinML
- Object recognition with Custom Vision and ONNX in Windows applications using WinML
- Object recognition with Custom Vision and ONNX in Windows applications using Windows ML, drawing frames
- Object recognition with Custom Vision and ONNX in Windows applications using Windows ML, calculate FPS
- Can’t install Docker on Windows 10 Home, need Pro or Enterprise
- Running a Custom Vision project in a local Docker Container
- Analyzing images in a Console App using a Custom Vision project in a Docker Container
- Analyzing images using PostMan from a Custom Vision project hosted in a Docker Container
- Building the CustomVision.ai project in Docker in a RaspberryPi
- Container dies immediately upon successful start in a RaspberryPi. Of course, it’s all about TensorFlow dependencies
- About ports, IPs and more to access a container hosted in a Raspberry Pi
- Average response times using a CustomVision.ai docker container in a RaspberryPi and a PC
Windows 10 and YOLOV2 for Object Detection Series
- Introduction to YoloV2 for object detection
- Create a basic Windows10 App and use YoloV2 in the camera for object detection
- Transform YoloV2 output analysis to C# classes and display them in frames
- Resize YoloV2 output to support multiple formats and process and display frames per second
- How to convert Tiny-YoloV3 model in CoreML format to ONNX and use it in a Windows 10 App
- Updated demo using Tiny YOLO V2 1.2, Windows 10 and YOLOV2 for Object Detection Series
- Alternatives to Yolo for object detection in ONNX format
Greetings @ Burlington
El Bruno
[VS4Mac] Git History integrado como addin
Introducción
A la hora de trabajar con un proyecto en Git, Visual Studio para macOS cuenta con soporte integrado. Sin embargo, recientemente probé git-history. Sin duda, una forma intuitiva y muy interesante para ver le historial de cambios en un archivo. Así que, ¿por qué no tenerlo integrado en Visual Studio para macOS?.
Git History
Git History llega como addin para Visual Studio para macOS como una forma alternativa sencilla y rápida de ver el historial de cambios de un fichero.
¿Cómo instalar?
Para instalar el addin, en Visual Studio para macOS, accedemos al menu principal y seleccionamos Extensions…
Buscamos por “Git History”.
Instalar…
Y pulsamos Install…
¿Qué aporta?
Haciendo clic derecho sobre cualquier archivo de un proyecto que use Git tendremos una nueva opción:
Show Git History
Lo que nos abrirá una nueva vista con el historial del archivo:
Viendo el historial del archivo
Veamos como…
View original post 33 more words
#CustomVision – Es el momento de mover los proyectos de Custom Vision a #Azure!
Buenas !
Durante las ultimas semanas he escrito mucho sobre Custom Vision, ejemplos sobre como exportar modelos a formato ONNX o a imágenes para Docker; y luego utilizar estos modelos en apps de Consola, o en UWP Apps, inclusive con Docker en una Raspberry Pi. A este post lo tengo en borrador desde hace un tiempo, por lo que lo mejor sera que lo publique lo antes posible.
Si eres usuario de CustomVision.ai, seguramente has visto el siguiente mensaje cuando accedes al portal. El mismo nos avisa que el servicio dejara de estar disponible en modo preview / test el día 2019-03-19. Esto implica que si quieres seguir utilizando CV, debes mover tus proyectos a Azure.
Una opción puede ser crear nuevamente los proyectos de CV, cargar las imágenes y hacer todo el proceso de etiquetado y entrenamiento desde cero. Esa opción es valida. Sin embargo, los nuevos proyectos tendrán nuevos IDs y también nuevas URLs para acceder a los HTTP EndPoints de los mismos. La otra opción es [mover a Azure] los proyectos de CV.
Lo primero que debemos hacer es crear un Custom Vision resource en una suscripción de Azure. Si conoces Azure estos son 2 clics, y muy fáciles.
Podemos seguir utilizando un plan Free, con los siguientes parámetros:
- Up to 2 projects
- Limit of 5000 training images
- 2 transactions per seconds
- Limit of 10000 predictions per month
Una vez creado el resource en Azure, debemos volver al portal de CustomVision.ai, seleccionar el proyecto que queremos migrar y en la sección Settings veremos una opcion [Move to Azure] en la esquina izquierda inferior.
Teniendo en cuenta que solo podemos usar Proyectos de CV en una única región, por ahora, tendremos que completar los datos para mover el proyecto. Y listo! El proyecto de CV esta migrado a Azure 😀
Happy Coding!
Greetings @ Toronto
El Bruno
Resources
- Object recognition with Custom Vision and ONNX in Windows applications using WinML
- Object recognition with Custom Vision and ONNX in Windows applications using WinML
- Object recognition with Custom Vision and ONNX in Windows applications using Windows ML, drawing frames
- Object recognition with Custom Vision and ONNX in Windows applications using Windows ML, calculate FPS
- Can’t install Docker on Windows 10 Home, need Pro or Enterprise
- Running a Custom Vision project in a local Docker Container
- Analyzing images in a Console App using a Custom Vision project in a Docker Container
- Analyzing images using PostMan from a Custom Vision project hosted in a Docker Container
- Building the CustomVision.ai project in Docker in a RaspberryPi
- Container dies immediately upon successful start in a RaspberryPi. Of course, it’s all about TensorFlow dependencies
- About ports, IPs and more to access a container hosted in a Raspberry Pi
- Average response times using a CustomVision.ai docker container in a RaspberryPi and a PC
Windows 10 and YOLOV2 for Object Detection Series
- Introduction to YoloV2 for object detection
- Create a basic Windows10 App and use YoloV2 in the camera for object detection
- Transform YoloV2 output analysis to C# classes and display them in frames
- Resize YoloV2 output to support multiple formats and process and display frames per second
- How to convert Tiny-YoloV3 model in CoreML format to ONNX and use it in a Windows 10 App
- Updated demo using Tiny YOLO V2 1.2, Windows 10 and YOLOV2 for Object Detection Series
- Alternatives to Yolo for object detection in ONNX format
#CustomVision – It’s time to move your Custom Vision projects to #Azure!
Hi !
I’ve been writing a lot about Custom Vision, and how use and export CV models to ONNX or docker images to be used later in different types of scenarios. I got this post in draft mode, so it’s time to publish it.
If you are using CustomVision.ai, you probably notice the warning message about the service being moved from a preview / test stage on 2019-03-19. That’s mean that you need to move your CV projects to a valid Azure account if you want to use them.
You may want to create and train again some cv projects, however you will get new project ids, new urls and you need to tag again all the images.
The 1st action here, is to create a Custom Vision resource in a valid Azure account. That’s a 2 click tutorial and it’s also very easy.
There is also the option to continue working in a free mode scenario with the following parameters in the Free Instance:
- Up to 2 projects
- Limit of 5000 training images
- 2 transactions per seconds
- Limit of 10000 predictions per month
Now we can go back to the Custom Vision.ai portal and select the project we want to migrate to Azure. In the Settings section, at the bottom left corner we have the [Move to Azure] option.
Here we need to select the specific values of the resource we created before and that’s it! The Custom Vision project now is fully migrated to Azure 😀
Happy Coding!
Greetings @ Toronto
El Bruno
Resources
- Object recognition with Custom Vision and ONNX in Windows applications using WinML
- Object recognition with Custom Vision and ONNX in Windows applications using WinML
- Object recognition with Custom Vision and ONNX in Windows applications using Windows ML, drawing frames
- Object recognition with Custom Vision and ONNX in Windows applications using Windows ML, calculate FPS
- Can’t install Docker on Windows 10 Home, need Pro or Enterprise
- Running a Custom Vision project in a local Docker Container
- Analyzing images in a Console App using a Custom Vision project in a Docker Container
- Analyzing images using PostMan from a Custom Vision project hosted in a Docker Container
- Building the CustomVision.ai project in Docker in a RaspberryPi
- Container dies immediately upon successful start in a RaspberryPi. Of course, it’s all about TensorFlow dependencies
- About ports, IPs and more to access a container hosted in a Raspberry Pi
- Average response times using a CustomVision.ai docker container in a RaspberryPi and a PC
Windows 10 and YOLOV2 for Object Detection Series
- Introduction to YoloV2 for object detection
- Create a basic Windows10 App and use YoloV2 in the camera for object detection
- Transform YoloV2 output analysis to C# classes and display them in frames
- Resize YoloV2 output to support multiple formats and process and display frames per second
- How to convert Tiny-YoloV3 model in CoreML format to ONNX and use it in a Windows 10 App
- Updated demo using Tiny YOLO V2 1.2, Windows 10 and YOLOV2 for Object Detection Series
- Alternatives to Yolo for object detection in ONNX format
#OpenSource – Microsoft anuncia que ofrece la calculadora de Windows en modo Open Sources, y el source code es lo menos importante del anuncio
Buenas !
Hace un par de días, Microsoft anunció que ofrecería el código fuente de la calculadora de Windows en modo Open Source.
Official Blog Post, Announcing the Open Sourcing of Windows Calculator
Como era de esperar, hubo muchas opiniones diferentes. Hay que incluir a los [haters tiempo completo] que empezaron a soltar argumentos como: “esto es una vergüenza, no es suficiente“, o “esto es una broma, liberar el código fuente de una app tan simple como la calculadora“.
Dejando de lado, esas opiniones haters sin fundamento, hay que leer entre lineas para darse cuenta que hay varios puntos muy importantes detrás de este anuncio.
Comencemos por el código fuente, disponible en Github bajo la licencia MIT, esto de por si es genial. Sin embargo, si has estudiado o aprendido a programar, es muy probable que en algún momento de tu carrera, hayas creado una calculadora. Es casi el 2do paso obligatorio después del Hello World, en mi caso la programé en Pascal, hace muchos pero muchos años.
Lo que seguramente no has hecho, cuando programaste tu calculadora, fue agregar telemetría de uso a la misma. Y, aunque no lo parezca, detrás de la calculadora de Windows, hay mucha información de telemetría. Este es un excelente ejemplo para comenzar a comprender como agregar telemetría a una aplicación. Inclusive si tomamos como referencia a una aplicación simple como la calculadora de Windows (sin ofender). Si además te aburres, puedes invertir un par de minutos en leer Microsoft Privacy Statement, un documento muy divertido para comprender como Microsoft maneja tu información personal.
Otro punto a importante a tener en cuenta en este anuncio, es la posibilidad de comenzar a comprender como se maneja un producto. Una vez más, inclusive uno tan “simple” como la calculadora de Windows. Tener acceso a los pasos necesarios para gestionar las Features por cada Release (Feature Process steps), o inclusive ver como el tablero Kanban de features es publico para los colaboradores del grupo, es un excelente recurso de aprendizaje.
Y sin olvidar, que la Calculadora es una Universal Windows Platform App, así que también esta la oportunidad de aprender un poco de desarrollo de Apps para Windows 10, Xaml, y conceptos de Fluent App Design !
Happy coding!
Saludos @ Burlington
El Bruno
References
- Official Blog Post, Announcing the Open Sourcing of Windows Calculator
- GitHub Calculator, https://github.com/Microsoft/calculator
- Microsoft Privacy Statement, https://privacy.microsoft.com/en-US/privacystatement
