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。
In this video, we are going to explore GitHub Copilot and how it can accelerate your Python data science work. I will demonstrate how I use it in VS Code, ho...
GitHub Co-Pilot is an AI-powered code assistant that uses machine learning to suggest and complete lines of code as you type. In this video, we take a deep d...
A few days ago, GitHub released news of an upgrade to GitHub Copilot called GitHub Copilot X. With a new chat feature, PR ecosystem AI, CLI support, Voice co...
Are you looking for a comprehensive guide to GitHub Copilot? Then you've come to the right place! In this video, I'll cover everything you need to know about...
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。
In the past months, AI tools have become all the rage: machine learning-based products are able to generate lifelike images, dream up landscapes that have ne...
In this video, we will look at and try the GitHub Copilot AI pair programmerSponsor: Hostinger (10% off with TRAVERSYMEDIA)https://www.hostinger.com/traversy...
Copilot X has been announced and as a Software Engineer working at GitHub, I got the chance to put it to the test. I believe it will change the way we write ...
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。
00:15:00 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。
In this video, I try out GitHub Copilot for R for the first time and give my first impressions!Let me know in the comments: - Have you tried both ChatGPT and...
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。
00:20:00 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。
00:55:00 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。
Talk delivered February 28, 2023. Visit https://www.nyhackr.org to learn more and follow https://twitter.com/nyhackrAbout the Talk:Did you know that Copilot,...
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
它做得很好,但对于正确答案是什么没有固定答案。