Вы упускаете торговые возможности:
- Бесплатные приложения для трейдинга
- 8 000+ сигналов для копирования
- Экономические новости для анализа финансовых рынков
Регистрация
Вход
Вы принимаете политику сайта и условия использования
Если у вас нет учетной записи, зарегистрируйтесь
GitHub Copilot за 7 минут
GitHub Copilot за 7 минут 👨💻🤖🚀
GitHub Copilot — это инструмент автозаполнения на базе искусственного интеллекта, который генерирует предложения на основе контекста написанного кода, тем самым сокращая объем написанного кода и ускоряя разработку. Он также может генерировать код на основе комментариев, сделанных разработчиком, что делает код более понятным даже для новичков в проекте. GitHub Copilot также включает функцию, позволяющую переключать предложения и генерировать дополнительные предложения кода для оптимизации производительности и повышения эффективности кода. В стенограмме обсуждаются различные кисти, доступные в GitHub Copilot, такие как кисть очистки, кисть списка шагов, кисть создания надежной кисти, кисть кода фрагмента и кисть кода документа. Признавая, что инструмент по-прежнему выдает ошибки, спикер предлагает зрителям попробовать двухмесячную бесплатную пробную версию и посмотреть, может ли это быть полезно для их кодирования.
Объяснение GitHub Copilot X | Большой шаг вперед...
Объяснение GitHub Copilot X | Большой шаг вперед...
В видео на YouTube «Объяснение GitHub Copilot X | Большой шаг вперед…» обсуждается последняя разработка GitHub Copilot, инструмента искусственного интеллекта, который генерирует код для разработчиков. Новая версия GitHub Copilot X включает в себя различные возможности, такие как адаптированная документация, анализ запросов на вытягивание, предложения по автоматическому тестированию и фантомный текст для улучшения автопредложений. Он также поддерживает диалоги в чате для мгновенной помощи, а также завершает запросы на вытягивание и просматривает ответы с помощью искусственного интеллекта. В видео также освещаются функции GitHub Copilot CLI, Voice и Code Brushes, которые позволяют пользователям использовать свой голос для кодирования и изменения кода, чтобы сделать его более читабельным. YouTuber призывает разработчиков использовать ИИ и подписаться на GitHub Copilot, стоимость которого составляет 10 долларов в месяц.
Полное руководство по GitHub Copilot: от новичка до эксперта | Демонстрация кода VS
Полное руководство по GitHub Copilot: от новичка до эксперта | Демонстрация кода VS
Видео содержит подробное руководство по GitHub Copilot и его возможностям. Докладчик показывает, как Copilot может предлагать код для повышения эффективности, демонстрирует его способность решать сложные проблемы кодирования и адаптироваться к личным стилям кодирования, а также демонстрирует его полезность при изучении новых библиотек, таких как SkiaSharp, для 2D-рисования. Подчеркивая преимущества Copilot, докладчик подчеркивает, что он не заменяет критического мышления и понимания кода. В целом, это видео является отличным ресурсом для начинающих и экспертов, желающих понять, как использовать GitHub Copilot.
Работа с GitHub CoPilot
Работа с GitHub CoPilot
В видео обсуждается разработка и функциональность GitHub CoPilot, который основан на ИИ и обучен на публичных репозиториях. Инструмент предоставляет предложения и функции для повышения производительности труда разработчиков и доступен как для частных лиц, так и для компаний. CoPilot может предлагать код в зависимости от контекста проекта и позволяет пользователям отключать IDS или отказаться от телеметрии. В видео обсуждаются возможные варианты использования CoPilot, включая создание пользовательских интерфейсов, тестирование и исправление ошибок. Выступающие подчеркивают важность соблюдения методов безопасного кодирования и обеспечения качества кода. Кроме того, они обсуждают технические ограничения CoPilot и будущие функции, такие как чат в вашей среде IDE и полный обзор с помощью ИИ. В видео также упоминается использование CoPilot в качестве помощника или программиста в парах и рекомендуется использовать CoPilot в течение 60 дней для настройки и улучшения стиля кодирования.
В этом видео спикер делится своим опытом использования GitHub CoPilot для написания кода и ответов на распространенные вопросы об этом инструменте. Они объясняют, что инструмент учится на том, что пользователь в данный момент кодирует, и дает полезные подсказки и подталкивает в правильном направлении. Докладчик также приводит примеры использования CoPilot с когнитивными службами Azure и для низкоуровневого программирования на C++. Они отмечают, что инструмент обновляется более актуальными обучающими данными и небольшими приращениями обновлений для соответствия новым версиям фреймворков. Докладчик хвалит CoPilot за его полезность, помогающую разработчикам изучать новые технологии и экспериментировать с API для извлечения полезных данных.
GitHub Copilot — первый взгляд
GitHub Copilot — первый взгляд
GitHub Copilot — это расширение для Chrome, которое помогает разработчикам управлять своими списками дел, синхронизировать изменения в облаке и предоставлять живую обратную связь о прогрессе. Видео знакомит с GitHub Copilot, новой функцией GitHub, которая автоматизирует стандартные задачи для разработчиков. Эта функция основана на React, популярном языке программирования. В видео показано, как создать строку в таблице содержания, создать индексную строку и отправить индексный HTML-код для общего доступа. В видео также показано, как изменить содержимое оглавления и как создать компонент реагирования для обработки состояния.
GitHub Copilot X протестирован в РЕАЛЬНЫХ сценариях
GitHub Copilot X протестирован в РЕАЛЬНЫХ сценариях
В видео на YouTube обсуждается потенциал Copilot X, инструмента, который может коренным образом изменить способ написания программного обеспечения, помогая разработчикам создавать приложения с нуля, понимать существующий код и рефакторинг кода. Видео демонстрирует, как Copilot Chat может помочь в навигации и понимании кода, а также объясняет синтаксис и грамматику языков программирования. Однако подсказки инструмента не всегда достаточно точны, и для полного понимания некоторых кодовых баз требуется больше контекста. Несмотря на это, инструмент обещает помочь с рефакторингом и изменением существующего кода. В целом докладчик впечатлен точностью и полезностью Copilot для навигации и понимания кода и считает, что он изменит способ написания программного обеспечения.
GitHub Copilot для R — первые впечатления
GitHub Copilot для R — первые впечатления
Видео демонстрирует опыт пользователя, изучающего и использующего GitHub Copilot, парного программиста на основе искусственного интеллекта, предназначенного для предложения кода и написания функций в режиме реального времени. Пользователь пытается включить Copilot для программирования R в Visual Studio Code и изучает возможность его использования для экономии времени на задачах пользовательского интерфейса. Они также обсуждают свой опыт устранения неполадок с Copilot и потенциальную доступность и стоимость использования Copilot в RStudio. В целом, пользователь выражает осторожный оптимизм в отношении потенциала Copilot для помощи в решении задач программирования на R и предлагает зрителям поделиться своим опытом и рекомендациями.
Дэвид Смит - второй пилот R
Дэвид Смит - второй пилот R
Дэвид Смит обсуждает использование copilot для R, службы, предоставляемой GitHub, которая использует генеративный ИИ, чтобы предложить следующие шаги в кодировании, глядя на контекст разрабатываемого кода. Он представляет демо второго пилота и подробно рассказывает о том, как он работает, обсуждая его ограничения, а также демонстрируя преимущества использования прогнозирующих моделей ИИ для создания сложного кода и даже изображений из текстовых подсказок. Он также затрагивает другие темы, например, как эти модели обучаются, как они генерируют текст, изображения и код, и как они не являются интеллектуальными, но могут использоваться для извлечения информации и создания нового контента. Кроме того, он обсуждает вопросы лицензирования и использования Co-Pilot в коммерческих целях.
Он также обсуждает ограничения Copilot для R, в том числе отсутствие активной оценки R и информации о среде R. Он объясняет, как он изменяет контекст, и подсказывает, если получает неверные предложения, и решает вопросы конфиденциальности, связанные с использованием Copilot для проприетарного кода. Смит также предоставляет инструкции о том, как настроить код VS для использования Copilot, и обсуждает будущие функции, включая лабораторные работы GitHub и версию для подсказок оболочки. Доклад затрагивает историю R и инновации, сделанные его пользователями. Ответы второго пилота не являются творческими и представляют собой объединение того, на чем он обучался, в зависимости от данной подсказки, поэтому необходимо тщательное рассмотрение, чтобы обеспечить создание полезного кода.
CS480/680: введение в машинное обучение — весна 2019 г. — Университет Ватерлоо
CS480/680 Лекция 1: Введение в курс
Эта лекция знакомит с концепцией машинного обучения — новой парадигмой в информатике, позволяющей научить компьютеры выполнять сложные задачи без необходимости записывать инструкции. В этом видео представлена краткая история машинного обучения и представлены три ключевых компонента алгоритма машинного обучения — данные, задача и производительность.
хорошо, это делает, но у него нет установленного ответа на вопрос, какой ответ правильный.
CS480/680 Лекция 2: K-ближайшие соседи
CS480/680 Лекция 2: K-ближайшие соседи
В этом видео рассматриваются основы контролируемого обучения, в том числе различия между классификацией и регрессией. Он также содержит краткое введение в машинное обучение и объясняет, как работает алгоритм ближайшего соседа. Наконец, в нем обсуждается, как оценить алгоритм с помощью перекрестной проверки и как недообучение может повлиять на машинное обучение. В этой лекции обсуждается, как использовать алгоритм k ближайших соседей для регрессии и классификации, а также как взвешивать соседей на основе их расстояния. Перекрестная проверка используется для оптимизации гиперпараметра, а весь набор данных используется для обучения модели.
задача прогнозирования, где входными данными являются данные датчиков и спутниковые изображения, а выходными данными являются прогнозы того, будет ли дождь или нет. Четвертый пример — это задача, в которой входными данными является вопрос о привычках человека в отношении сна, а выходными данными является предсказание того, будет ли человек хорошо спать.