机器学习和神经网络 - 页 45

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如何将 GitHub Copilot 用于数据科学（Python + VS 代码）

如何将 GitHub Copilot 用于数据科学（Python + VS 代码）

该视频是关于如何使用 GitHub Copilot 的教程，这是一种人工智能工具，可为数据科学项目提供代码建议。演讲者演示了如何使用 Copilot 对数据进行分组、创建绘图以及基于重复代码生成函数。他们还展示了如何使用 GitHub Copilot Labs 来提高代码可读性和生成测试用例，以及如何整合自定义机器学习算法。演讲者认为，使用 GitHub Copilot 等工具对于程序员在未来保持相关性至关重要，并建议检查一下。

• 00:00:00 在本节中，演讲者介绍了 GitHub Copilot，这是一种提供 AI 驱动的代码建议的工具，并解释了如何将其用于数据科学。演讲者以计算数据集中每个产品的平均评分为例，演示了 GitHub Copilot 如何建议代码对数据进行分组并创建绘图，然后根据重复代码生成函数。然后，演讲者提供了有关如何开始使用 GitHub Copilot 的提示，包括注册免费试用、安装 VS Code 扩展，以及使用快捷方式在建议之间切换并生成更多结果。
  
  
• 00:05:00 在本节中，演讲者演示了如何在 VS Code 中使用 GitHub Copilot Labs，这是一个可以同步到您的 GitHub 帐户的免费扩展。该扩展提供语言翻译功能、代码可读性刷和测试生成。演讲者通过演示如何使用画笔选项添加注释、数据类型、处理错误代码和错误修复来展示如何使用这些功能。演讲者还展示了如何使用自定义选项为特定机器学习算法（例如 SVM 回归器）生成代码。演讲者指出 GitHub copilot labs 是 GitHub copilot 的一项实验性功能，而 GitHub copilot-X 是编程的未来。
  
  
• 00:10:00 在本节中，演讲者讨论了 GitHub copilot 与 GitHub go by Labs 结合的潜力。他们解释了他们如何通过选择它来添加支持向量机，以及 GitHub copilot 如何可靠地生成语法和代码。演讲者认为，这就是编码的未来，因为有了 AI 的帮助，程序员可以专注于创造性思维，而 AI 则负责导入模块和库。他们鼓励观众查看 GitHub Copilot，并建议学习使用这些工具对于在十年内保持相关性至关重要，因为相比之下，其他程序员的工作效率会高得多。

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7 分钟了解 GitHub Copilot

7 分钟了解 GitHub Copilot 👨‍💻🤖🚀

GitHub Copilot 是一种基于人工智能的自动完成工具，可根据正在编写的代码的上下文生成建议，从而减少编写的代码量并加快开发速度。它还可以根据开发人员的评论生成代码，即使对于项目新手来说，代码也更易于理解。 GitHub Copilot 还包含一项功能，允许切换建议并生成额外的代码建议以优化性能和提高代码效率。文字记录讨论了 GitHub Copilot 中可用的各种画笔，例如清洁画笔、列表步骤画笔、制作健壮画笔、块代码画笔和文档代码画笔。虽然承认该工具仍然会产生错误，但演讲者鼓励观众尝试两个月的免费试用，看看它是否对他们的编码有帮助。

• 00:00:00 在本节中，讨论了 GitHub Copilot 的优点和局限性，以及如何使用它的真实示例。 Copilot 的自动完成功能会根据正在编写的代码的上下文生成建议，从而减少编写的代码量并加快开发过程。此外，Copilot 可以根据开发人员的评论生成代码，使代码更易于理解，即使对于项目新手也是如此。 Copilot 还包括一个允许切换建议的功能，以及另一个生成额外代码建议以优化性能和提高代码效率的功能。最后，介绍了 GitHub Copilot Labs 计划，它提供了实验性功能，例如语言翻译、特定用例的画笔和测试生成。这些功能虽然处于实验阶段，但如果有效使用，可以大大提高生产力和效率。
  
  
• 00:05:00 在本节中，文字记录讨论了 GitHub Copilot 中可用的各种画笔。 clean 刷子删除未使用的变量和函数，list steps 刷子帮助您为任务创建分步说明，make robust 刷子添加错误处理以使您的代码更健壮，chunk 代码刷子帮助您将代码拆分成更小的，更易于管理的块，文档代码刷为您的代码生成注释和文档。自定义画笔特别有用，因为它允许您直接在编辑器中为特定代码片段提供自定义命令。总的来说，演讲者对 GitHub Copilot 给予了正面评价，但指出它仍然会产生一些错误。但是，演讲者鼓励观众尝试两个月的免费试用，看看它是否对他们的编码有帮助。

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GitHub Copilot X 解释 |向前迈出一大步...

GitHub Copilot X 解释 |向前迈出一大步...

YouTube 视频“GitHub Copilot X 解释 | 向前迈出一大步……”讨论了 GitHub Copilot 的最新发展，这是一种为开发人员生成代码的人工智能工具。新版本 GitHub Copilot X 包括各种功能，例如定制文档、拉取请求分析、自动测试建议和更好的自动建议的幻影文本。它还具有即时帮助的聊天感知对话，以及 AI 支持的拉取请求完成和审查响应。该视频进一步强调了 GitHub Copilot CLI、语音和代码刷的功能，这些功能允许用户使用他们的语音来编码和修改代码以使其更具可读性。 YouTuber 鼓励开发人员拥抱人工智能并注册 GitHub Copilot，每月 10 美元的合理价格。

• 00:00:00 在本节中，Travis 讨论了 GitHub Copilot 及其最新开发项目 GitHub Copilot X。他强调，微软凭借其各种人工智能工具在今年主导着人工智能行业。然后，他解释了 GitHub Copilot 如何通过为开发人员生成代码来工作，以及它如何根据 GitHub 的研究在提高开发人员生产力和满意度方面取得巨大成功。 Travis 还指出，GitHub Copilot X 中的 X 代表各种功能，如文档、PR、块和 CLI。 GitHub Copilot X 的产品愿景是人工智能软件开发的未来，它使用更准确、更快的 GPT-4 模型。
  
  
• 00:05:00 在本节中，文字记录总结了 GitHub Copilot X 的各种功能，包括其 25,000 字数限制和允许开发人员通过聊天窗口获得即时帮助的聊天感知对话。该工具还提供量身定制的文档，用户可以在其中提出问题并根据来自 GitHub、React.js、MDN 和 Azure 的集成文档获得个性化的答案。另一个重要功能是拉取请求，该工具分析代码并为开发人员构建 PR 描述。此外，它还提供自动测试建议和幻影文本以获得更好的自动建议。该视频重点介绍了这些新功能将如何有益于开发人员社区。
  
  
• 00:10:00 在本节中，讨论了 GitHub Copilot 使用 AI 解决问题的能力，它可以建议自动进行更改以解决问题。提到的另一个功能是 AI 支持的拉取请求完成、修复和审查响应，这可以帮助用户更轻松地了解拉取请求中的更改。还解释了 GitHub Copilot CLI，用户可以在其中寻求有关如何在终端中运行特定命令的帮助，它会为他们生成命令。最后引入了GitHub Copilot Voice和Code Brushes，可以让用户用语音来编码，并增加了一个工具箱来辅助用户编码。
  
  
• 00:15:00 本节YouTuber讨论GitHub Copilot的Visual Studio code extension的代码刷写功能，可以修改代码使其更具可读性，添加类型，修复简单的bug，添加调试语句，让代码更健壮.他们还提到了用于实验性应用程序的 GitHub Copilot Labs 扩展，包括测试生成、代码解释和代码翻译。另一个功能是 GitHub blocks，这是一种交互式工具，用于使用图表和图形构建丰富的文档。他们鼓励开发人员拥抱 AI 并注册 GitHub Copilot，这是一项付费服务，每月收费 10 美元。

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GitHub Copilot 综合指南：从初学者到专家 | VS代码演示

GitHub Copilot 综合指南：从初学者到专家 | VS代码演示

该视频提供了 GitHub Copilot 及其功能的综合指南。演示者展示了 Copilot 如何建议代码以提高效率，说明其解决复杂编码问题和适应个人编码风格的能力，并展示其在学习用于 2D 绘图的 SkiaSharp 等新库中的有用性。在强调 Copilot 的好处的同时，演示者强调它不能替代批判性思维和对代码的理解。总的来说，对于希望了解如何使用 GitHub Copilot 的初学者和专家来说，该视频是一个极好的资源。

• 00:00:00 在视频的这一部分，演示者简要介绍了 GitHub Copilot 作为编码助手，可以帮助程序员更高效地编写代码并避免典型错误。他提到了 60 天的免费试用期，用户可以在决定是否专业使用之前测试该工具。该视频将包含三个越来越复杂的演示，展示该工具的功能。演示者通过演示如何在他编写函数来测试数字是否为素数时演示该工具，Copilot 如何提供有用的建议以及他可能没有想到的性能优化。 Copilot 的建议并不总是完美的，因此有时评论可能有助于指导建议。然后演示者继续展示 Copilot 如何解决更复杂的编程问题，例如从磁盘读取文件内容和计算文件内的平均行长度。
  
  
• 00:05:00 在视频的这一部分中，演示者演示了如何使用 GitHub Copilot 实现计算给定文件的平均行长度的功能。他们展示了该工具如何建议多种方法来实现该功能，以及如何利用它来学习用于 2D 绘图的新库，例如 SkiaSharp。他们强调，虽然 Copilot 有助于建议代码，但它不能替代彻底思考实施和理解代码的作用。演示者还指出，Copilot 可以适应用户的编码风格。
  
  
• 00:10:00 在本节中，演讲者演示了 GitHub Copilot 如何识别和适应编码人员的个人风格并潜在地防止编码错误。演讲者还赞扬了 Copilot 以最少的努力和研究生成代码的能力，例如生成颜色或填充形状，甚至理解“画家的算法”。此外，演讲者展示了带有颜色和重叠圆圈的最终产品，Copilot 轻松适应循环的每次迭代。
  
  
• 00:15:00 在本节中，演讲者强调演示的最佳部分是它不需要任何 SkiaSharp 库的先验知识，展示了 Copilot 在编写代码时的易用性。他们还提到他们每天都使用 Copilot，并且发现它在让 AI 猜测他们在做什么时特别有用，尽管他们偶尔也会使用评论。演讲者鼓励观众喜欢视频、订阅他们的频道并查看他们的其他视频和课程。

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使用 GitHub CoPilot

使用 GitHub CoPilot

该视频讨论了 GitHub CoPilot 的开发和功能，它基于 AI 并在公共存储库上进行了训练。该工具提供了提高开发人员生产力的建议和功能，可供个人和企业使用。 CoPilot 能够根据项目上下文建议代码，并允许用户关闭 IDS 或选择退出遥测。该视频讨论了 CoPilot 的潜在用途，包括构建用户界面、测试和修复错误。演讲者强调了维护安全编码实践和确保代码质量的重要性。此外，他们还讨论了 CoPilot 的技术限制和即将推出的功能，例如在您的 IDE 上聊天和由 AI 协助进行全面审查。该视频还提到使用 CoPilot 作为助手或结对程序员，并建议使用 CoPilot 60 天来调整和改进编码风格。

在此视频中，演讲者分享了他们使用 GitHub CoPilot 编写代码的经验，并解决了有关该工具的常见问题。他们解释说，该工具从用户当前正在编码的内容中学习，并在正确的方向上提供有用的提示和推动。演讲者还提供了将 CoPilot 与 Azure 认知服务结合使用以及用于低级 C++ 编程的示例。他们指出，该工具会使用更新的训练数据和更小的更新增量进行更新，以适应新版本的框架。演讲者称赞 CoPilot 在帮助开发人员学习新技术和试验 API 以提取有用数据方面的实用性。

• 00:00:00 在这一节中，GitHub 的解决方案工程师 Tanya 解释了 GitHub CoPilot 的历史和发展。她讨论了 AI 从图像识别到自然语言处理的进展，最终导致 CoPilot 的发展。 Tanya 解释说，CoPilot 的主要目标是将新兴技术带给开发人员并改善开发人员在构思过程中的体验。她将 Open AI 和 GitHub 之间通过微软的合作归功于创建该工具。随着最近推出的 CoPilot，Tanya 认为它已成为 Microsoft 旗下的全球知名品牌。
  
  
• 00:05:00 在本节中，演讲者讨论了 GitHub Copilot 的功能以及个人和企业如何使用它。它可以与任何源控制器一起使用，并且基于已经在 GitHub 的所有公共存储库上训练过的本地 AI。该工具支持所有语言，包括不太流行的语言，并根据项目上下文和光标周围的内容提供成功的建议。它提供的不仅仅是完成单行，还可以建议完整的功能。个人可以通过 GitHub 帐户和信用卡免费使用 Copilot，而企业则拥有额外的功能，并能够通过策略和配置管理对它的访问。隐私和 VPN 代理支持也适用于企业。
  
  
• 00:10:00 在本节中，演讲者讨论了使用 GitHub CoPilot 的功能，例如关闭或打开 IDS 的能力或使用 Copilot 和选择退出 Telemetry。演讲者还强调，即使 CoPilots 生成了新的建议，但收到的代码是基于模型构建的，有时可能会出现建议块与某些公共代码相同的情况。但是，用户可以配置选项来过滤建议并阻止相同的公共代码建议。演讲者还谈到了谈论开发人员生产力的空间框架，他们调查了大约 2000 人，他们表示使用 CoPilot 可以更快地处理重复性任务。他们还讨论了效率和生产力、满意度和开发人员幸福感的指标。最后，他们演示了如何在全新的应用程序上使用 CoPilot。
  
  
• 00:15:00 在本节中，用户演示使用 GitHub CoPilot 为使用 Express 框架的快速网站编写代码。该工具能够根据用户给出的命令提出建议，并能够理解应用程序的上下文。用户还可以逐行或使用函数生成代码，CoPilot 将提出使用函数的方式。此外，用户还展示了 CoPilot 如何理解不同应用程序的上下文并根据项目名称建议数据。总体而言，CoPilot 使开发人员可以更轻松、更快速地编写代码，同时还可以从他们的编码模式中学习。
  
  
• 00:20:00 在本节中，演讲者讨论了他们使用 GitHub Copilot 在个人项目中快速生成代码的经验。他们展示了 Copilot 如何能够理解他们的代码并根据项目的上下文生成建议。他们展示了 Copilot 如何根据他们的数据集生成要打印的数据块，甚至猜测与下一步相匹配的代码。演讲者指出，Copilot 能够通过在项目上下文中与工具和开发人员交互来提高开发人员的工作效率。
  
  
• 00:25:00 在本节中，演讲者举例说明了 GitHub CoPilot 如何在各种用例中提高生产力。一个例子是在构建用户界面时，CoPilot 提出内联建议并自动执行重复性任务。另一个用例是测试和生成数据或模式，因为 CoPilot 可以快速生成大量代码并提高代码覆盖率。此外，演讲者还展示了如何使用 CoPilot 来修复错误并使用上下文相关建议提高代码质量。虽然 CoPilot 仍是一个实验性插件，但它有潜力极大地提高软件开发的生产力和效率。
  
  
• 00:30:00 在视频的这一部分，演讲者讨论了在使用 GitHub CoPilot 时保持安全编码实践的重要性，强调 CoPilot 的作用是协助编码，而不是取代开发人员。他们指出，如果开发人员正在编写不安全的代码，CoPilot 可能会无意中生成更多不安全的代码。为避免此问题，CoPilot 添加了过滤器以防止在没有适当上下文的情况下提供 SQL 注入建议。此外，开发人员负责审查和测试他们的代码是否存在安全漏洞。他们还谈到了 CoPilot 如何通过更新其训练数据集来适应不同的库版本和框架，但请注意，如果没有足够的可用数据，它可能并不总是建议根据新实践进行更改。
  
  
• 00:35:00 本节视频讨论了 GitHub CoPilot 建议的安全性和可靠性，以及如何保证代码质量。 GitHub CoPilot 的 AI 根据 GitHub 数据库中的信息生成代码，无需从其他任何地方复制代码。开发人员负责测试并确保 CoPilot 生成的代码的安全性。此外，该视频还解释了如何通过对 Stack Overflow 等资源进行投票和排名来维持质量控制。最后，该视频解决了对 CoPilot 维持长时间对话上下文的能力的担忧，目前这种能力仅限于大约两到四千个令牌。
  
  
• 00:40:00 在视频的这一部分，演讲者讨论了 GitHub CoPilot 的技术局限性以及它如何为每个查询重新发送数据。他们还讨论了不断发展的上下文功能，该功能有助于跟踪用户的输入位置。他们回答了用户关于 CoPilot 是否可用于批量更改代码和查找现有问题的问题。他们提到了几个即将推出的功能，包括在您的 IDE 上聊天和 AI 辅助的全面审查。他们还讨论了新发布的 GitHub Copilot for Teams。
  
  
• 00:45:00 在本节中，演讲者提到 GitHub Copilot 上有许多功能可用于测试和错误处理。 2021 年 11 月开始的技术预览版拥有 100 万用户。发言人还说，使用 Copilot 生成的代码可以成为一种学习工具，因为开发人员可以检查他们是否正确使用代码和框架，以及他们是否以正确的方式编写代码。演讲者推荐试用 Copilot 60 天，并根据提供的建议调整编码风格。此外，演讲者建议在 Google 上搜索 Stack Overflow 工作流，尝试了解代码的作用，并添加基本日志和调试信息以进行故障排除。
  
  
• 00:50:00 在本节中，演讲者讨论了如何使用 GitHub CoPilot 通过提供所涉及的业务逻辑的上下文来帮助进行 PR 审查。他们给出了使用 SQL 创建新表和插入数据的示例，并展示了 CoPilot 如何使用业务上下文为代码审查生成建议。在将代码与代码库的其余部分进行比较时，他们还谈到了语法和样式的重要性。演讲者提到，虽然 CoPilot 可能并不总是知道数据库的模式，但在许多情况下它会很有帮助。
  
  
• 00:55:00 在本节中，演讲者讨论了如何在开发代码时将 GitHub CoPilot 用作助手或结对程序员。它可以通过根据项目上下文建议需要编写的下一个代码块来提供帮助。虽然它可能无法完全理解项目背后的业务逻辑和需求，但它仍然可以提供有用的建议。演讲者还提到了用户可以用来测试新功能和提供反馈的其他工具和扩展。
  
  
• 01:00:00 在这一部分中，演讲者询问 GitHub Copilot 的再训练模型的可扩展性如何。他们解释说，重新训练模型并不是一个顺利的过程，而且他们没有固定的节奏。该模型使用更新的训练数据以及更小的更新增量进行更新，以适应新版本的框架。演讲者分享了另一个用例，涉及使用 Copilot 快速创建新功能以生成代码建议。他们创建了一个简单的功能，可以在几分钟内将图像另存为屏幕截图，他们将其验证为构建新功能的起点。
  
  
• 01:05:00 在本节中，演讲者分享了他们使用 GitHub Copilot 和 Azure 认知服务（特别是表单识别器工具）从图像中提取文本的经验。他们能够使用 Copilot 为 API 编写代码并测试其功能。演讲者还分享了一个使用 Copilot 促进低级 C++ 编程的示例。虽然 Copilot 没有直接解决他们的问题，但它在正确的方向上提供了有用的提示和推动。总的来说，演讲者赞扬了 Copilot 在帮助开发人员学习新技术和试验 API 以提取有用数据方面的实用性。
  
  
• 01:10:00 在本节中，演讲者解决了有关使用 GitHub CoPilot 的一些常见问题。他们解释说，该工具从用户当前正在编码的内容中学习，并且仅在当前工作区或项目中具有上下文。即使用户切换项目，CoPilot 也不会获得新项目的上下文，直到他们开始在新项目中编码。发言人还指出，选择退出遥测只会阻止将建议数据发送到服务器以供进一步使用，但不会影响本地上下文。对于企业用户，CoPilot 可通过 GitHub 中的团队/群组访问，并且可以在顶层使用不同的阻止或卸载功能策略来管理对该服务的访问。最后，演讲者提供了一些时间进行进一步讨论，并感谢与会者的加入。

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GitHub Copilot - 第一眼

GitHub Copilot - 第一眼

GitHub Copilot 是一个 Chrome 扩展程序，可帮助开发人员管理他们的待办事项列表、将更改同步到云并提供有关进度的实时反馈。该视频介绍了 GitHub Copilot，这是 GitHub 中的一项新功能，可为开发人员自动执行常见任务。该功能基于流行的编程语言 React。该视频展示了如何在目录中创建一行、创建索引行以及将索引 html 发送给公众。该视频还展示了如何更改目录的内容，以及如何创建 React 组件来处理状态。

• 00:00:00 GitHub Copilot 是一个基于代码的 AI 系统，可通过建议代码片段的解决方案来帮助开发人员。它可免费试用，可用于创建函数和数据。
  
  
• 00:05:00 在本视频中，介绍并演示了 GitHub Copilot。该程序允许用户创建数组、对象和函数，并对数据进行排序和过滤。然后，该视频展示了如何将第三方 API 与 GitHub Copilot 结合使用。
  
  
• 00:10:00 GitHub Copilot 是一个 Chrome 扩展程序，可帮助开发人员管理他们的待办事项列表、将更改同步到云并提供有关进度的实时反馈。
  
  
• 00:15:00 该视频介绍了 GitHub Copilot，这是 GitHub 中的一项新功能，可为开发人员自动执行常见任务。该功能基于流行的编程语言 React。该视频展示了如何在目录中创建一行、创建索引行以及将索引 html 发送给公众。该视频还展示了如何更改目录的内容，以及如何创建 React 组件来处理状态。

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GitHub Copilot X 在真实场景下进行了测试

GitHub Copilot X 在真实场景下进行了测试

YouTube 视频讨论了 Copilot X 的潜力，该工具可以通过协助开发人员从头构建应用程序、理解现有代码和重构代码，从根本上改变软件的编写方式。该视频演示了 Copilot Chat 如何帮助导航和理解代码以及解释编程语言的句法和语法。但是，该工具的提示并不总是足够精确，需要更多上下文才能完全理解某些代码库。尽管如此，该工具在协助重构和修改现有代码方面显示出前景。总的来说，演讲者对 Copilot 在导航和理解代码方面的准确性和实用性印象深刻，并相信它将改变软件的编写方式。

• 00:00:00 在本节中，演讲者讨论了 Copilot X，这是 Copilot 的一个新版本，由于它有可能从根本上改变软件的编写方式，因此引起了广泛关注。他们解释说，他们将通过测试 Copilot X 帮助从头构建应用程序、理解现有代码和重构代码的能力来展示 Copilot X 的能力。演讲者继续尝试使用 Go 创建 GitHub CLI 扩展，依靠 Copilot Chat 来指导他们完成整个过程。 Copilot Chat 提供有用的提示和建议，指导演讲者使用预先存在的包来构建扩展，而不是从头开始。演讲者对 Copilot X 的功能印象深刻，并指出它有可能在行业中引入范式转变。
  
  
• 00:05:00 在本节中，软件开发人员使用名为 Copilot 的工具尝试构建 Go 程序包。但是，该工具建议安装来自未知作者的软件包，如果被恶意行为者利用，这可能成为攻击媒介。开发人员尝试使用 Copilot 聊天来澄清发生了什么，但提示不够精确。这清楚地表明，这些类型的工具还没有准备好完全取代开发人员，但可以帮助开始构建一些东西。开发人员意识到有更好的方法将 GitHub API 与已发布包的 CLI 结合使用，这些包可处理分页、API 速率限制和制表。
  
  
• 00:10:00 在本节中，YouTube 视频讨论了一项实验，该实验使用 Copilot X 来理解他们事先不了解的现有代码库。他们使用开源 Twitter 算法存储库来查看 Copilot 是否可以帮助他们理解代码库。虽然 YouTuber 不确定 Copilot 是否可以分析文件夹结构，但他们要求它描述代码的作用。 Copilot 通过使用一些嵌套对象和方法定义一个名为 home mix alert config 的对象来响应，但 YouTuber 指出他们需要更多上下文。然后，他们向 Copilot 询问有关类和方法的更具体的问题，并学习有关 Scala 语言的新知识。然而，他们得出的结论是 Copilot 需要更多的背景信息，而阅读代码有时会更有帮助。
  
  
• 00:15:00 在本节中，文字记录讨论了 Copilot Chat 的潜力，它可以解释编程语言的句法和语法，并提供有关代码库中自定义元素的宝贵反馈。文字记录突出了 Copilot Chat 对于初级程序员或不熟悉特定语言的人的有用性，因为它可以区分语言功能和定制元素，从而更清晰地理解代码。该视频还演示了 Copilot Chat 如何通过总结关键概念和识别相关代码部分来帮助理解项目的自述文件，使其成为一个强大的导航工具。
  
  
• 00:20:00 在视频的这一部分，演讲者讨论了使用 Copilot 导航和重构现有代码库。他们展示了 Copilot 如何通过用简单的语言解释代码来帮助理解现有的代码库。他们还提到了 Copilot 协助重构代码的潜力，但警告说有效使用该工具存在学习曲线。然后，他们继续使用 Copilot 重构一个用 node.js 编写的小实用程序，该实用程序在终端中搜索 GitHub 存储库。总体而言，演讲者对 Copilot 在导航和理解代码方面的准确性和实用性印象深刻。
  
  
• 00:25:00 在视频的这一部分，演讲者演示了如何重构现有代码以停止使用 Axios 并改用 Fetch。他还介绍了 async/await 和 Node Fetch，解释说 Fetch 原生适用于现代网络浏览器，但不适用于 Node.js。他继续解释说，升级 Node 运行时以及对函数调用的一些调整将使代码无缝运行。演讲者对 GitHub Copilot 表示兴奋，并相信它将改变我们编写软件的方式。
  
  

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GitHub Copilot for R——第一印象

GitHub Copilot for R——第一印象

该视频展示了用户学习和使用 GitHub Copilot 的体验，GitHub Copilot 是一种人工智能驱动的结对程序员，旨在实时建议代码和编写函数。用户尝试在 Visual Studio Code 中为 R 编程启用 Copilot，并探索使用它来节省 UI 任务时间的可能性。他们还讨论了他们使用 Copilot 进行故障排除的经验，以及在 RStudio 中使用 Copilot 的潜在可用性和成本。总体而言，该用户对 Copilot 协助 R 编程任务的潜力表示谨慎乐观，并邀请观众分享他们的经验和建议。

• 00:00:00 在这一部分，YouTuber 尝试了一种新的制作视频的方式，他可以在录制视频的过程中学习新的东西，而不是事先大量编写脚本和计划一切。具体来说，他想自学 GitHub Copilot，这是一个 AI 结对程序员，它使用开放的 AI codex 模型为您实时建议代码和编写整个功能。他注册了 60 天免费试用并提供了他的偏好，例如允许匹配公共代码的建议和允许代码片段以帮助改进 GitHub Copilot 的模型。不幸的是，GitHub Copilot 与 RStudio 不兼容，因此 YouTuber 决定改用 Visual Studio Code。该视频展示了用户如何注册 GitHub Copilot 以及如何在 VS Code 中进行设置。
  
  
• 00:05:00 在本节中，演讲者讨论了他们使用 GitHub Copilot 在 VS Code 中进行 R 编程的经验。他们完成了添加必要的扩展并为 R 启用 Copilot 的过程。在最初难以获得建议以填充后，他们尝试根据评论生成代码建议，并成功地收到了 Copilot 的建议。总的来说，演讲者似乎对 Copilot 未来协助 R 编程任务的潜力持谨慎乐观态度。
  
  
• 00:10:00 在本节中，用户测试 GitHub Copilot 创建 R 脚本的能力。他们发现它最适合繁琐的任务，例如创建 Shiny 应用程序的用户界面端。 Copilot 快速创建简单 Shiny 应用程序的 UI 和服务器逻辑组件的能力给用户留下了特别深刻的印象。虽然不完全确定 VS 代码是否可以启动 Shiny 应用程序，但他们能够运行整个应用程序。他们还探索了使用 Copilot 来节省他们在 UI 任务上的时间的可能性，以便他们可以专注于工作中更复杂的方面。
  
  
• 00:15:00 在本节中，演讲者描述了他们在使用 GitHub Copilot for R 时的故障排除体验。他们最初在运行代码时遇到问题，并怀疑他们需要用于 Visual Studio 的 R 工具。然而，他们最终意识到他们需要使用“运行应用程序”功能。演讲者对 GitHub Copilot 的功能印象深刻，并赞赏其直接在其 IDE 中建议代码的能力。他们表示有兴趣将其集成到 RStudio 中，但关于 GitHub 问题的讨论表明，对于是否应该进行这种集成存在哲学辩论。演讲者还看到了一段将脚本转换为函数的视频，他们发现这与 Copilot 的概念相似。
  
  
• 00:20:00 在本节中，演讲者讨论了 RStudio 中 GitHub Copilot for R 的可用性和潜在成本。他们指出，虽然 Copilot 目前在 RStudio 中不可用，但可以使用名为 GPT Studio 的替代方案来添加聊天 GPT 功能。发言人还指出，Copilot 的价格为每年 100 美元，而 GPT Studio 使用基于代币的现收现付模式。演讲者承认，这些选项之间的决定可能取决于个人喜好和预期用途，并邀请观众分享他们的经验和建议。

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David Smith - R 的副驾驶

David Smith - R 的副驾驶

David Smith 讨论了 Copilot for R 的使用，这是 GitHub 提供的一项服务，它使用生成 AI 通过查看正在开发的代码的上下文来建议编码的后续步骤。他提供了 copilot 的演示并详细介绍了它的工作原理，讨论了它的局限性，同时还展示了使用预测 AI 模型从文本提示生成复杂代码甚至图像的好处。他还涵盖了其他主题，例如如何训练这些模型，它们如何生成文本、图像和代码，以及它们如何不智能但可用于提取信息和创建新内容。此外，他还讨论了 Co-Pilot 在商业工作中的许可注意事项和用法。

他还讨论了 Copilot for R 的局限性，包括缺乏主动的 R 评估和有关 R 环境的信息。他解释了如果他得到不正确的建议他如何修改上下文和提示，并解决与将 Copilot 用于专有代码相关的隐私问题。 Smith 还提供了有关如何配置 VS 代码以使用 Copilot 的说明，并讨论了即将推出的功能，包括 GitHub 实验室和 shell 提示的版本。演讲涉及 R 的历史及其用户的创新。 Copilot 的响应不是创造性的，而是根据给定的提示对其进行训练的内容的合并，因此必须仔细考虑以确保生成有用的代码。

• 00:00:00 在这一部分中，演讲者欢迎大家参加虚拟的 2023 年 2 月纽约开放式统计编程聚会，并提到一旦他们能够找到演讲者和举办场地，他们将转向混合形式。演讲者鼓励与会者在 NY hack R slack 频道上发布职位空缺，并讨论他们自己的兼职和全职数据科学家、数据工程师和销售角色的职位空缺。他们还讨论了他们正在吃的披萨，并鼓励与会者分享他们从哪里获得食物。然后，演讲者宣布一些即将举行的会议，并为与会者提供折扣代码，并有机会在活动结束时赠送免费门票。
  
  
• 00:05:00 在本节中，演讲者讨论了即将举行的会议，包括数据委员会、坦帕 D4con、Mir、Arc 和 ODSC，并指出他们试图向电子邮件订阅者提供这些活动的折扣代码。他们还请求帮助在纽约市寻找举办聚会的场所，并为他们的五月聚会寻找演讲者。演讲者鼓励与会者加入他们的 NY Hack R Slack 频道，提出有关 R、Python、Julia、SQL 和其他主题的问题，并指出 NY Hacker 网站有 13 年的演讲和可供学习的资源。
  
  
• 00:10:00 在本节中，演讲者介绍了自己并讨论了 R 的 copilot 的使用。他解释说，copilot 是 GitHub 提供的一项服务，它使用生成 AI 通过查看上下文来建议编码的后续步骤正在开发的代码。演讲者还提供了副驾驶的演示，并详细介绍了它的工作原理。他提到 copilot 最好在编辑器环境中使用，并为用户提供了一个链接，让他们可以在 Visual Studio 代码中开始使用 copilot。
  
  
• 00:15:00 在本节中，David Smith 使用 Github 的 copilot 现场编码分析南瓜数据集。他读入数据集并使用 Tidy verse 准备数据。 Copilot 帮助他建议使用 janitor 包来清理列名。 David 然后使用 sample_n 函数显示数据集中的随机行。他创建了一个表格来按包装颜色显示平均高价，然后使用 aov 函数对方差分析进行建模。然而，David 指出，copilot 可能是不确定的，因为有时它会将解决方案传递给 Knitter 以生成格式良好的表格，但有时却不会。
  
  
• 00:20:00 在本节中，David Smith 解释了副驾驶如何使用 GPT-3 和 Codex 等生成式 AI 模型进行工作。这些模型根据提示生成代码建议，提示是脚本中的前几行代码。 Copilot 以相同的方式使用生成式 AI 模型来为 R 中的统计分析建议代码习语和函数。这些模型是使用大量训练数据构建的，例如 GPT-3 有数十亿个参数并且是在文字上训练的泽字节的数据。这些模型是强大的工具，可以根据文本提示生成复杂的代码甚至图像。
  
  
• 00:25:00 在本节中，David Smith 讨论了生成式 AI 模型（例如 OpenAI 的神经网络）如何生成文本、图像和代码。这些模型根据不同类型的数据进行训练，例如医学文献，这使它们能够生成类似人类的内容。虽然他们可以提取信息并创建新内容，但请务必注意，他们并不聪明，也不会学习。此外，这些模型并不可靠，因为它们可以产生幻觉并对同一提示提供不同的响应。这些模型仅根据其训练数据进行预测，并且本质上是不包含其训练集中所有信息的黑匣子。
  
  
• 00:30:00 在本节中，David Smith 讨论了生成式 AI 及其局限性，强调它不理解语言、数学、事实、礼仪、情感或道德。但是，他指出，可以使用及时工程来减轻其中的一些不利影响。他还提到微软已与 OpenAI 合作，使其模型（例如 GPT-3）可在 Azure 服务中使用。 Co-pilot 利用 OpenAI Codex 模型并在 Visual Studio 中提供代码建议，就是这种合作的一个例子。
  
  
• 00:35:00 在本节中，David Smith 演示了生成式 AI 的实际应用以及如何使用代码与 OpenAI 服务交互。他展示了如何手动设置与 API 的交互并定义要发送到 API 的 URL 和负载。此外，他还共享一个封装代码和错误检查的函数。他演示了如何开玩笑，并指出了 AI 模型的一些潜在问题，因为它是一个黑匣子，无法实时更新。
  
  
• 00:40:00 在本节中，David Smith 演示了不同的 AI 模型如何生成对提示的响应。使用 Copilot for R 和 Codex 的示例，他表明模型在时间上是冻结的，并且是不确定的，这意味着相同的提示可能会产生不同的结果。当提示写一首打油诗时，最新版本的 GPT-3 能够写出一首押韵很好的打油诗，而旧版本则生成一个甚至不押韵的打油诗。 David 还解释了如何使用令牌生成提示，这些令牌是 AI 可能生成的潜在令牌的概率，并且模型从前几个概率较高的事物中挑选。
  
  
• 00:45:00 在本节中，David Smith 解释了 GPT 模型如何使用标记来生成类似人类的文本，并演示了如何使用 OpenAI 服务在 R 中生成一系列标记。他提到，使用 GPT 模型的程序可以节省时间、专注思考并最终实现更令人满意的编码会话。 Smith 还指出，虽然 GitHub Copilot 不是免费的，但 OpenAI 服务是免费的，并且两者都可以在 Azure 中使用。
  
  
• 00:50:00 在这一部分，David Smith 回答了观众的问题，包括 Co-pilot 是否可以用于演讲中介绍的四位编辑之外的其他编辑（很遗憾，不能）；他是否尝试过使用本地管道而不是 magrittr，他承认他没有尝试过，但推测现在改变他的习惯可能会影响 Co-pilot 的实用性；以及 Co-pilot 的基础模型多久更新一次以反映最近的发展，他说这不是很频繁，因为它需要时间和金钱，但微调是留给上层的个人用户的可能性可以使用新的数据集重新训练模型的一部分。
  
  
• 00:55:00 在本节中，David Smith 讨论了许可注意事项和 Co-Pilot 在商业工作中的使用。他强调 Co-Pilot 生成的代码归生成它的人所有。虽然 Co-Pilot 可用于生成 AI 模型，但用户应验证生成的代码并执行安全性和正确性测试以确保其可靠性。 David 还分享了他使用 Co-Pilot 的经验，发现它擅长呈现他不知道的习语和函数，但在尝试创建复杂或独特的函数时，它往往会回到训练数据上。此外，他还讨论了比较由 Co-Pilot 生成的 Tidy verse 和数据表代码的可能性，并为任何感兴趣的人请求 pull request。
  
  
• 01:00:00 在本节中，David Smith 解释了 Copilot for R 的局限性。他指出，Copilot 不会进行任何主动 R 评估，也不会获取有关 R 环境的任何信息。此外，Copilot 会根据它之前所做的事情生成令牌，这意味着它可能会生成绝对的废话。在尽最大努力生成令牌的同时，需要小心确保生成的代码确实有用。此外，David 解释说 Copilot 的回答没有创意，它实际上是根据给出的提示训练的内容的融合。
  
  
• 01:05:00 在本节中，David Smith 讨论了他如何修改上下文并在他得到的东西看起来不像他使用 Copilot for R 编写的内容时进行提示。他还深入了解了使用 Copilot 进行专有的隐私影响代码。虽然代码片段被发送到 Copilot 服务器以生成提示，但它们会在会话结束后立即被丢弃。大卫指出，微软对这些担忧很敏感，并在设计 Copilot 时考虑到了这一点。此外，David 还提供了指向 GitHub 常见问题解答的链接，该链接解决了有关 Copilot 许可和代码完成的许多问题。
  
  
• 01:10:00 在本节中，David Smith 讨论了他的演示中的所有代码完成是如何使用 Copilot 而不是传统的智能感知实现的。他还提供了使用 Copilot 和 R 的 VS 代码配置，包括有关如何关闭智能感知和其他不必要功能的说明。当被问及 Copilot 如何处理调试或优化等复杂编码任务时，他承认在该领域没有经验，但提到了 Copilot 在为调试过程生成测试方面的用处。他还指出，正在为 Copilot 和 GPT-3 开发的下一代模型正在接受没有 AI 生成内容的训练，以避免有问题的反馈循环。
  
  
• 01:15:00 在本节中，演讲者提到了 Copilot 即将推出的一些新功能，包括 GitHub 实验室，它允许用户突出显示代码并接收有关代码功能的英文描述。此外，还将有一个用于 shell 提示的 Copilot 版本，它会在键入命令时提示代码。讨论还简要介绍了数据表包和 R 语言的历史，R 语言源自 John Chambers 于 1974 年在贝尔实验室发明的编程语言 S。总的来说，演讲的重点是 R 的悠久历史和各种贡献以及扬声器等用户做出的创新。

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CS480/680 机器学习简介 - 2019 年春季 - 滑铁卢大学

CS480/680 第一讲：课程介绍

本讲座介绍了机器学习的概念，这是计算机科学中的一种新范式，在这种范式中，可以教计算机执行复杂的任务，而无需写下指令。本视频简要介绍了机器学习的历史，并介绍了机器学习算法的三个关键组成部分 - 数据、任务和性能。

• 00:00:00 本讲座介绍了机器学习的概念，这是计算机科学中的一种新范式，在这种范式中，可以教计算机执行复杂的任务，而无需写下指令。
  
  
• 00:05:00 本视频简要介绍了机器学习的历史，并介绍了机器学习算法的三个关键组成部分 - 数据、任务和性能。
  
  
• 00:10:00 本讲座讨论机器学习算法的三种主要类型：监督学习、非监督学习和强化学习。监督学习是指向计算机提供一组包括输入和输出的数据，而无监督学习是指向计算机提供数据但事先没有给出任何答案。强化学习是一个中间地带，计算机会得到反馈，指示如何
  它做得很好，但对于正确答案是什么没有固定答案。
  
  
• 00:15:00 该视频讨论了将手写数字识别为邮政编码的一部分的问题，并提出了一种基于记忆的解决方案。建议的方法是将查询位图与内存中已有的位图进行比较并找到匹配项。这将是记忆的一个实例，但由于可能的位图数量而容易出错。
  
  
• 00:20:00 监督学习是一种用于寻找近似已知函数的函数的技术。这是通过在一组示例上训练机器学习模型，然后尝试找到尽可能接近数据的函数来完成的。
  
  
• 00:25:00 该视频讨论了可用于表示数据的不同曲线，并解释了“天下没有免费的午餐定理”。它表明没有完美的曲线可以用来表示数据，并且可以根据一个人的假设来证明不同的曲线是合理的。
  
  
• 00:30:00 机器学习很困难但很强大，因为它允许我们从数据中学习，而无需明确指定管理该数据的规则。在监督学习中，我们使用来自一组已知示例的数据来训练模型，然后该模型可用于对新数据进行预测。在无监督学习中，我们使用数据而不指定管理它的规则。泛化是判断算法有效性的一个关键标准，衡量的是它在未见示例方面的表现如何。
  
  
• 00:35:00 在此视频中，作者介绍了机器学习的概念，即训练计算机识别数据模式的过程。无监督学习是一种更困难的机器学习形式，其中计算机没有标签（每个图像的正确类别）。自动编码器是可用于压缩数据的机器学习技术的一个示例。
  
  
• 00:40:00 本讲座介绍了无监督机器学习的概念，它是指一种不对训练数据进行标记的机器学习。它展示了如何设计神经网络来自动检测图像中的特征，并讨论了如何将其用于人脸识别和其他任务。
  
  
• 00:45:00 本讲座涵盖机器学习的基础知识，包括对监督和非监督学习、强化学习以及这三种学习形式之间的区别的讨论。它还涵盖了强化学习背后的理论，以及它如何在计算机中实现。
  
  
• 00:50:00 视频介绍了强化学习的概念，这是一种依靠正反馈和负反馈来修正行为的学习方法。 DeepMind 的 AlphaGo 程序通过学习以人类无法达到的水平下棋，能够使用这种方法击败顶尖的人类棋手。
  
  
• 00:55:00 本讲座解释了在某些情况下（例如国际象棋）如何使用强化学习来获得比人类更好的结果。 AlphaGo 通过结合监督学习和强化学习实现了这一目标。虽然监督学习部分对于提供基线是必要的，但强化学习对于找到最佳解决方案是必要的。
  
  
• 01:00:00 本讲座简要介绍了有监督和无监督机器学习，重点是 Alphago 游戏。它解释说，此举在做出时被许多人视为一个很好的举动，并指出强化学习可以帮助我们学会在未来做出更好的决定。