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Copiloto de GitHub en 7 minutos
Copiloto de GitHub en 7 minutos 👨💻🤖🚀
GitHub Copilot es una herramienta de autocompletado impulsada por IA que genera sugerencias basadas en el contexto del código que se está escribiendo, lo que reduce la cantidad de código escrito y acelera el desarrollo. También puede generar código basado en los comentarios realizados por el desarrollador, lo que hace que el código sea más comprensible incluso para aquellos que son nuevos en el proyecto. GitHub Copilot también incluye una función que permite alternar sugerencias y genera sugerencias adicionales de código para optimizar el rendimiento y mejorar la eficiencia del código. La transcripción analiza los distintos pinceles disponibles en GitHub Copilot, como el pincel de limpieza, el pincel de pasos de lista, el pincel de elaboración robusta, el pincel de código de fragmentos y el pincel de código de documento. Si bien reconoce que la herramienta aún produce errores, el orador alienta a los espectadores a probar la prueba gratuita de dos meses y ver si puede ser útil en su codificación.
Explicación de GitHub Copilot X | Un gran paso adelante...
Explicación de GitHub Copilot X | Un gran paso adelante...
El video de YouTube "Explicación de GitHub Copilot X | Un gran paso adelante..." analiza el último desarrollo de GitHub Copilot, una herramienta de IA que genera código para desarrolladores. La nueva versión, GitHub Copilot X, incluye varias capacidades, como documentación personalizada, análisis de solicitud de incorporación de cambios, sugerencias de prueba automática y texto fantasma para mejorar las sugerencias automáticas. También tiene conversaciones basadas en chat para obtener ayuda instantánea y respuestas de revisión y finalización de solicitud de incorporación de cambios impulsadas por IA. El video destaca aún más las características de GitHub Copilot CLI, Voice y Code Brushes, que permite a los usuarios usar su voz para codificar y modificar el código para que sea más legible. El YouTuber alienta a los desarrolladores a adoptar la IA y registrarse en GitHub Copilot, que tiene un precio razonable de $ 10 por mes.
Una guía completa de GitHub Copilot: de principiante a experto | Demostración de código VS
Una guía completa de GitHub Copilot: de principiante a experto | Demostración de código VS
El video proporciona una guía completa de GitHub Copilot y sus capacidades. El presentador muestra cómo Copilot puede sugerir código para mejorar la eficiencia, ilustra su capacidad para resolver problemas de codificación complejos y adaptarse a estilos de codificación personales, y demuestra su utilidad para aprender nuevas bibliotecas como SkiaSharp para dibujo en 2D. Si bien destaca los beneficios de Copilot, el presentador enfatiza que no reemplaza el pensamiento crítico y la comprensión del código. En general, el video es un excelente recurso para principiantes y expertos que buscan entender cómo usar GitHub Copilot.
Trabajando con GitHub CoPilot
Trabajando con GitHub CoPilot
El video analiza el desarrollo y la funcionalidad de GitHub CoPilot, que se basa en IA y está capacitado en repositorios públicos. La herramienta proporciona sugerencias y funciones para mejorar la productividad de los desarrolladores y está disponible para particulares y empresas. CoPilot tiene la capacidad de sugerir código según el contexto del proyecto y permite a los usuarios desactivar el IDS o cancelar la telemetría. El video analiza los posibles usos de CoPilot, incluida la creación de interfaces de usuario, las pruebas y la corrección de errores. Los oradores enfatizan la importancia de mantener prácticas de codificación seguras y garantizar la calidad del código. Además, analizan las limitaciones técnicas de CoPilot y las próximas funciones, como el chat en su IDE y la revisión completa asistida por IA. El video también menciona el uso de CoPilot como asistente o programador en pareja y recomienda usar CoPilot durante 60 días para ajustar y mejorar el estilo de codificación.
En este video, el orador comparte su experiencia con el uso de GitHub CoPilot para escribir código y abordar preguntas comunes sobre la herramienta. Explican que la herramienta aprende de lo que el usuario está codificando actualmente y proporciona sugerencias útiles y empujones en la dirección correcta. El orador también brinda ejemplos del uso de CoPilot con servicios cognitivos de Azure y para programación C++ de bajo nivel. Señalan que la herramienta se actualiza con datos de capacitación más actualizados e incrementos más pequeños de actualizaciones para adaptarse a las nuevas versiones de los marcos. El orador elogia a CoPilot por su utilidad para ayudar a los desarrolladores a aprender nuevas tecnologías y experimentar con las API para extraer datos útiles.
Copiloto de GitHub: primer vistazo
Copiloto de GitHub: primer vistazo
GitHub Copilot es una extensión de Chrome que ayuda a los desarrolladores a administrar sus listas de tareas, sincronizar los cambios en la nube y brindar comentarios en vivo sobre el progreso. El video presenta GitHub Copilot, una nueva función en GitHub que automatiza las tareas comunes para los desarrolladores. La función se basa en React, un lenguaje de programación popular. El video muestra cómo crear una fila en la tabla de contenido, crear una fila de índice y enviar el índice html al público. El video también muestra cómo cambiar el contenido de la tabla de contenido y cómo crear un componente de reacción para controlar el estado.
GitHub Copilot X probado con escenarios REALES
GitHub Copilot X probado con escenarios REALES
El video de YouTube analiza el potencial de Copilot X, una herramienta que puede cambiar fundamentalmente la forma en que se escribe el software al ayudar a los desarrolladores a crear aplicaciones desde cero, comprender el código existente y refactorizar el código. El video demuestra cómo Copilot Chat puede ayudar a navegar y comprender el código y explicar la sintaxis y la gramática de los lenguajes de programación. Sin embargo, las indicaciones de la herramienta no siempre son lo suficientemente precisas y se necesita más contexto para comprender completamente algunas bases de código. A pesar de esto, la herramienta se muestra prometedora al ayudar a refactorizar y modificar el código existente. En general, el orador está impresionado con la precisión y la utilidad de Copilot para navegar y comprender el código y cree que cambiará la forma en que se escribe el software.
GitHub Copilot para R - Primeras impresiones
GitHub Copilot para R - Primeras impresiones
El video muestra la experiencia de un usuario aprendiendo y usando GitHub Copilot, un programador de pares impulsado por IA diseñado para sugerir código y escribir funciones en tiempo real. El usuario intenta habilitar la programación de Copilot para R en Visual Studio Code y explora la posibilidad de usarlo para ahorrar tiempo en las tareas de la interfaz de usuario. También analizan su experiencia en la resolución de problemas con Copilot y la posible disponibilidad y costo de usar Copilot en RStudio. En general, el usuario expresa un cauto optimismo sobre el potencial de Copilot para ayudar con las tareas de programación de R e invita a los espectadores a compartir sus experiencias y recomendaciones.
David Smith - Copiloto de R
David Smith - Copiloto de R
David Smith analiza el uso de copiloto para R, un servicio proporcionado por GitHub que usa IA generativa para sugerir los siguientes pasos en la codificación al observar el contexto del código que se está desarrollando. Brinda una demostración de copilot y entra en detalles sobre cómo funciona, analiza sus limitaciones y también muestra los beneficios de usar modelos predictivos de IA para generar código complejo e incluso imágenes a partir de indicaciones de texto. También cubre otros temas, como cómo se entrenan estos modelos, cómo generan texto, imágenes y código, y cómo no son inteligentes pero pueden usarse para extraer información y crear contenido nuevo. Además, analiza las consideraciones de licencia y el uso de Co-Pilot para trabajos comerciales.
También analiza las limitaciones de Copilot para R, incluida su falta de evaluación activa de R e información sobre el entorno de R. Explica cómo modifica el contexto y avisa si recibe sugerencias incorrectas y aborda los problemas de privacidad relacionados con el uso de Copilot para el código propietario. Smith también brinda instrucciones sobre cómo configurar el código VS para usar Copilot y analiza las próximas funciones, incluidos los laboratorios de GitHub y una versión para las indicaciones de shell. La charla toca la historia de R y las innovaciones realizadas por sus usuarios. Las respuestas de Copilot no son creativas y son una amalgama de aquello en lo que se entrenó condicionado al aviso dado, por lo que es necesario considerarlo cuidadosamente para garantizar que se genere un código útil.
CS480/680 Introducción al aprendizaje automático - Primavera de 2019 - Universidad de Waterloo
CS480/680 Clase 1: Introducción al curso
Esta lección introduce el concepto de aprendizaje automático, que es un nuevo paradigma en informática en el que se puede enseñar a las computadoras a realizar tareas complejas sin tener que escribir instrucciones. Este video proporciona una breve historia del aprendizaje automático y presenta los tres componentes clave de un algoritmo de aprendizaje automático: datos, tareas y rendimiento.
así lo está haciendo, pero no tiene una respuesta establecida para cuál es la respuesta correcta.
CS480/680 Clase 2: K-vecinos más cercanos
CS480/680 Clase 2: K-vecinos más cercanos
Este video cubre los conceptos básicos del aprendizaje supervisado, incluidas las diferencias entre clasificación y regresión. También proporciona una breve introducción al aprendizaje automático y explica cómo funciona el algoritmo del vecino más cercano. Finalmente, analiza cómo evaluar un algoritmo mediante validación cruzada y cómo el ajuste inadecuado puede afectar el aprendizaje automático. Esta lección trata sobre cómo usar el algoritmo de k vecinos más cercanos para la regresión y la clasificación, así como también cómo ponderar a los vecinos en función de su distancia. La validación cruzada se usa para optimizar el hiperparámetro y el conjunto de datos completo se usa para entrenar el modelo.
problema de predicción, donde la entrada son datos de sensores e imágenes de satélite y la salida es una predicción de si lloverá o no. El cuarto ejemplo es un problema en el que la entrada es una pregunta sobre los hábitos de sueño de una persona y la salida es una predicción de si la persona dormirá bien o no.