国内如何升级GitHub Copilot到专业版

国内如何升级GitHub Copilot到专业版

国内外的AI编程工具我用过很多,用的时间比较长的是Cursor,后来Cursor在国内不能用了,就又回去试了一下GitHub Copilot,结果被惊艳到了,在VS Code里用起来很丝滑,体验很好,感觉VS Code团队在AI编程这块上真是下功夫了,现在其体验已经不输Cursor。

我一直是VS Code的粉丝,感觉还是原生的VS Code用起来最舒服,现在VS Code里的Copilot体验已经做的很好,就没有理由再用其他替代编辑器了。

VS Code里的Copilot每月有一定的免费额度,用完之后就需要开通专业版才能继续使用。我用完免费额度之后,已经被其良好的体验所打动,就想升级到专业版,但是如何付费成了问题。在网上搜了一下,说是国内的信用卡不能用,而之前好用的wildcard虚拟信用卡服务现在也停了,试了一下网友推荐的胡桃卡,试了好几次也没有支付成功,还被扣了很多手续费。

现在还有什么方式能支付升级到copilot专业版呢?

后来发现GitHub Copilot升级页面上的支付方式那里也支持paypal,就在Payment method那里,credit card旁边有个tab页是paypal,一开始没有注意,还以为只支持信用卡呢。

paypal可以国内注册,国内实名,也可以绑定国内银行卡付款。绑定之后付款即可。

试了一下,用paypal支付升级成功了,整个过程比较顺利。比起用虚拟信用卡的折腾容易太多了。回想起用胡桃卡反复尝试,支付失败多次,浪费了一整天时间的经历,真是不堪回首。希望大家别再重蹈我的覆辙。

用paypal支付完之后,要稍微等一会儿才能完成升级,不要着急,大约等5分钟左右就能收到付款成功的邮件提示,然后就可以了。

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论文阅读:Training language models to follow instructions with human feedback

Ouyang L, Wu J, Jiang X, et al. Training language models to follow instructions with human feedback[J]. Advances in neural information processing systems, 2022, 35: 27730-27744. 引言 引言首先指出了当前大型语言模型(LMs)存在的一个核心问题:模型规模变大并不意味着它们能更好地遵循用户的意图 。具体而言,大型模型经常生成不真实、有毒或对用户毫无帮助的输出,这是因为语言模型的训练目标(预测网页上的下一个 token)与用户希望的目标(“有用且安全地遵循指令”)是错位的。作者的目标是让模型在“有用性”(Helpful)、“诚实性”(Honest)和“无害性”(Harmless)这三个方面与用户意图对齐。

Pi0模型微调入门教程:基于LoRA在自有机器人数据上进行动作策略适配

Pi0模型微调入门教程:基于LoRA在自有机器人数据上进行动作策略适配 重要提示:本文介绍的Pi0模型微调方法主要适用于研究和开发环境,在实际机器人部署前请充分测试验证安全性。 1. 教程概述 1.1 学习目标 本教程将带你从零开始,学习如何使用LoRA(Low-Rank Adaptation)技术对Pi0机器人控制模型进行微调。学完本教程后,你将能够: * 理解Pi0模型的基本架构和微调原理 * 准备自己的机器人数据集并处理成合适格式 * 使用LoRA方法高效微调Pi0模型 * 评估微调后的模型性能并部署使用 1.2 前置知识要求 为了更好理解本教程,建议具备以下基础知识: * Python编程基础(能看懂简单代码) * 了解机器学习基本概念(训练、验证、测试) * 有过PyTorch或类似框架的使用经验更佳 * 对机器人控制有基本了解(非必须,但有帮助) 1.3 为什么选择LoRA微调 LoRA是一种参数高效的微调方法,相比全参数微调有三大优势: 1. 训练速度快:只需要训练少量参数,大大缩短训练时间 2. 内存占用少:可以在消费级GPU

GoView + AI:低代码开发的新革命

快速体验 1. 打开 InsCode(快马)平台 https://www.inscode.net 2. 输入框内输入如下内容: 使用GoView平台创建一个智能数据可视化仪表盘,能够根据用户输入的自然语言描述自动生成对应的图表和交互组件。要求支持多种数据源连接,包括Excel、API和数据库,并具备实时数据更新功能。仪表盘应包含折线图、柱状图和饼图,支持拖拽布局和主题自定义。 3. 点击'项目生成'按钮,等待项目生成完整后预览效果 最近在做一个数据可视化项目时,发现传统开发方式需要写大量重复代码,效率实在不高。后来尝试了GoView这个低代码平台,配合AI辅助开发,整个过程变得轻松多了。分享一下我的实践心得。 1. 自然语言描述生成界面 以前做数据可视化,光是设计图表布局就要花半天时间。现在只需要用自然语言描述需求,比如"创建一个展示近半年销售趋势的折线图,左侧显示销售额,右侧显示增长率",GoView的AI就能自动生成对应的图表框架。系统会智能识别时间字段、数值字段,并给出合理的默认配置。

FPGA加速图像处理:核心算法全解析

FPGA加速图像处理:核心算法全解析

FPGA(现场可编程门阵列)在图像处理领域因其并行处理能力、低延迟、高能效和可定制化 的特点而极具优势,特别适合于实时性要求高、算法固定、功耗受限 的应用场景。 以下是FPGA上常实现的主流图像处理算法,按处理流程和类别划分: 一、底层图像预处理(像素级操作) 这类算法高度并行,非常适合FPGA。 1. 色彩空间转换 * RGB转灰度:Y = 0.299R + 0.587G + 0.114B,可通过移位和加法实现,无需乘法器。 * RGB与YCbCr互转:视频压缩(如JPEG, H.264)中的关键步骤,FPGA可以并行计算三个分量。 2. 几何变换 * 旋转、缩放、平移:需要插值算法(如双线性插值、最邻近插值)。FPGA可以并行计算多个输出像素的坐标和插值。 3. 图像校正 * 镜头畸变校正:通过查找表(LUT)