GitHub Copilot是微软推出的AI编程助手，以插件形式集成在主流开发平台中。与普通聊天机器人不同，它提供多种实用功能：1）通过斜杠命令(/)实现代码解释、注释添加和单元测试生成；2）使用@符号调用高级功能，如@workspace访问整个项目、@terminal执行命令、@github关联Git操作；3）支持#上下文理解。相比其他AI编程工具，Copilot更深度集成开发环境，定位为智能I

GitHub Copilot是微软推出的AI编程助手，以插件形式集成在主流开发平台中。与普通聊天机器人不同，它提供多种实用功能：1）通过斜杠命令(/)实现代码解释、注释添加和单元测试生成；2）使用@符号调用高级功能，如@workspace访问整个项目、@terminal执行命令、@github关联Git操作；3）支持#上下文理解。相比其他AI编程工具，Copilot更深度集成开发环境，定位为智能I

对这个名字，最有印象的，除了体操王子，就是一位计算机图书领域的作者了。前几年就买过一本他写的 python的书，感觉深入浅出，理解深刻，行文易懂。所以对作者怀有敬意和好感。这几天翻阅他的这本出版的《AIGC 自动化编程 -- 基于 ChatGPT和 GitHub Copilot》这本书，虽然时光荏苒，技术进步飞速，书中有些内容已经过时，但是看到其中，还是颇有裨益，于我心戚戚耶。遗憾没有早几年接触到

对这个名字，最有印象的，除了体操王子，就是一位计算机图书领域的作者了。前几年就买过一本他写的 python的书，感觉深入浅出，理解深刻，行文易懂。所以对作者怀有敬意和好感。这几天翻阅他的这本出版的《AIGC 自动化编程 -- 基于 ChatGPT和 GitHub Copilot》这本书，虽然时光荏苒，技术进步飞速，书中有些内容已经过时，但是看到其中，还是颇有裨益，于我心戚戚耶。遗憾没有早几年接触到

本文介绍了在个人电脑上本地部署DeepSeek-R1模型的完整流程。首先需要下载安装Ollama工具，选择7b版本的deepSeek-R1模型并运行命令启动服务。然后安装Chatbox AI客户端并配置连接到本地部署。测试发现终端直接提问与通过Chatbox提问结果存在差异，且响应较慢。最终验证表明，关闭终端后仍可通过Chatbox获取答案，确认了本地部署成功。整个过程展示了如何将大语言模型部署到

近来学习 AI Agent，LLM之外的实时能力 （工具）的构建就是一个实验对象，想到读取天气，创建这样一个 python 函数，作为工具。DeepSeek 推荐了 3 家天气 API 的供应商，

可以通过 下载 dmg 或者 HomeBrew 来安装。最简单还是 按豆包回答的直接装。装完后出现 Docker 图标的 APP 需要 git clone 下 LangBot code, 启动 Docker （手动打开 Docker APP 即可），然后进入相应的 .../LangBot/docker 目录 , docker-compose up -d 启动 （基于此目录中的 yaml 配置文件）

这篇文章总结了高效调试代码的方法和改进建议。优点包括实用的打印/日志调试和AI辅助分析。需要改进的方面有：系统性问题定位、策略性日志放置、善用调试工具、仔细阅读错误信息和假设驱动的调试方法。文章特别强调向AI提问时应提供完整错误信息、最小可复现代码和调试假设。最后推荐了Python/JavaScript调试工具和IDE调试器，建议每次调试尝试一种新方法（如使用调试器、二分日志法或完整阅读堆栈信息）

1， 在 Mac上安装 Ubuntu，学习一些不依赖 英伟达 GPU 的内容。（因为 vmware 被 博通收购），然后在其浩大的网站中搜索，在学习 AI 的过程中，MacOS 并不是主流。首先在找适合 Mac 的 虚拟机（VM）工具时，尝试了。VMWare Fusion Pro 下载也很麻烦。2，租借带 GPU 的云服务器。

4. 针对string, 它自身有不少相应的判断函数。3. 以上对于float, string 也类似。python中判断数据类型非常简单。中直接用内建函数type()来判断，依然在IDLE中举例。2. 代码中就可以用。