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机器学习领域的现状：GitHub 上人工智能和机器学习软件开发的 10 年历程
在过去的几年里，人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 已经成为无处不在的术语。随着最近 AI 和 ML 工具、框架和库的猛烈冲击，这些强大的技术在学术界不再默默无闻，这些工具、框架和库使更广泛的开发人员可以使用这些技术。因此，应用 AI 和 ML 解决现有和新出现的问题是一种越来越流行的做法。然而，从软件工程的角度来看，人们对这个领域知之甚少。许多 AI 和 ML 工具和应用程序都是开源的，托管在 GitHub 等平台上，这些平台为大规模分布式软件开发提供了丰富的工具。尽管这些存储库被广泛使用和流行，但社区从未对这些存储库进行过检查，以确定其独特属性、开发模式和趋势。在本文中，我们对 GitHub 上托管的 AI 和 ML 工具（700 个）和应用程序（4,524 个）存储库进行了大规模实证研究，以开发这种特性。虽然 GitHub 不是唯一一个托管 AI 和 ML 开发的平台，但它有助于为每个存储库收集丰富的数据集，并在问题、提交、拉取请求和用户之间具有高度的可追溯性。为了将 AI 和 ML 社区与更广泛的存储库进行比较，我们还分析了一组 4,101 个不相关的存储库。我们通过对开发人员工作流程的深入研究来增强这种特性，该工作流程衡量了存储库内的协作和自主性。我们掌握了这个社区 10 年历史的关键见解，例如它的主要语言（Python）和最受欢迎的存储库（Tensorflow、Tesseract）。我们的研究结果表明，AI 和 ML 社区具有独特的特征，应该在未来的研究中加以考虑。
AI进步：探索Github副驾驶，使用LSTM的假新闻检测以及AI对运输的影响
摘要：人工智能（AI）严重影响了各个部门，突破了技术和重新定义过程的界限。本文研究了AI进步的三个关键领域：用于软件开发的GitHub Copilot，长期记忆（LSTM）网络检测假新闻以及AI对运输的更大影响。Github副副词是AI-Power Edsing Assistant，正在彻底改变开发人员编写代码的方式。LSTM，一种复发性神经网络（RNN）的形式，提供了一种有效的解决方案来检测错误信息。最后，AI通过自动驾驶车辆和交通管理对运输的贡献，展示了AI如何重塑运输领域的基础设施，安全性和效率。本文旨在全面了解这些技术的工作方式及其社会影响。
面向临床数据科学家的 AI 探索与创新
● 导航到工具 > 全局选项 > Copilot。 ● 勾选“启用 GitHub Copilot”。 ● 下载并安装 Copilot Agent 组件。 ● 单击“登录”按钮。 ● 在“GitHub Copilot：登录”对话框中，复制验证码。 ● GitHub Copilot：登录 ● 导航到或单击链接 https://github.com/login/device，粘贴验证码并单击“继续”。 ● GitHub 将请求 GitHub Copilot 必要的权限。要批准这些权限，请单击“授权 GitHub Copilot 插件”。 ● 权限获得批准后，您的 RStudio IDE 将显示当前登录的用户。 ● 关闭全局选项对话框，打开源文件（.R、.py、.qmd 等）并开始使用 Copilot 编码！
拥抱AI驱动的软件开发
github copilot Enterprise Natvely将Github Copilot集成到GitHub平台中，为开发人员提供了在GitHub.com和Github Mobile的经验中提供AI的帮助。使用此Integraton，GitHub Copilot提供了一系列的Capabilite，包括与开发人员就私人存储库进行交谈的能力，以帮助他们计划内部和开源的知识基础，回答有关内部和开源的知识基础的Questons，通过拉动请求分析的支持代码审查以及与任何一般开发相关的Queston。这些卡比利特人增强了Github Enterprise Cloud的所有好处，使开发团队能够更加效率地合作和建立彼此的工作，并加速软件开发敏捷性。
AI 开发工具使用情况、情绪和...的分析
摘要 GitHub Copilot 是由 GitHub 开发的新工具，可帮助开发人员完成一系列任务，包括生成代码片段、文档协助和制定实施策略。类似的 AI 开发工具，例如 Tabnine 和 AWS Code Whisperer，也可用作开发辅助工具，但使用程度各不相同且要低得多。我们的研究使用 Stack Overflow 年度调查来检查专业开发人员和其他用户对 GitHub Copilot 和类似 AI 开发工具的采用情况。该研究揭示了工具使用方面与年龄相关的显著差异，与年长用户相比，年轻人明显更倾向于使用这些技术。其他重要见解包括基于开发人员类型、专业状态的使用差异以及用户对 AI 的态度对开发人员采用 GitHub Copilot 的影响。关键词：AI 开发者工具、人工智能、GitHub Copilot、技术采用、AI 信任
在AWS上建立生成AI应用程序-AWSSTATIC.COM
Microsoft通过GITHUB存储库意外地公开了38TB的内部数据38内部数据，包括密码，通过Microsoft Microsoft的人工智能研究小组使用的GitHub存储库公开访问
Micah Baker技能教育经验项目
编程语言：C，C ++，GO，JavaScript，HTML，CSS，X86，Python，Shell Scripcting（Bash，ZSH）。云体验：AWS（EC2，Lambda，RDS，IoT Core，IAM，IAM，System Manager，CloudWatch），Digitalocean（数据库，液滴），GitHub操作。杂项。Experience: Git, GitHub, Firmware Development (Particle), SQL (MySQL, PostgreSQL), CI/CD (Travis CI, GitHub Actions), Linux (Arch, Debian, Ubuntu), Networking (TCP/UDP Sockets, WebSockets, We- bRTC), Node.js (npm, Express, React), Twilio.教育
DeepC2：基于 AI 的 OSN 隐蔽命令与控制
年份 名称 平台 2009 upd4t3 Twitter、Tumblr 2014 Garybot Twitter 2015 Hammertoss Twitter、GitHub 2015 MiniDuke Twitter 2017 ROKRAT Twitter、Yandex 2017 PlugX Pastebin 2018 Comnie GitHub、Blogspot 2018 HeroRat Telegram 2019 DarkHydrus Google Drive 2019 Glupteba Bitcoin 2019 Pony Bitcoin 2019 IPStorm IPFS 2020 Turla Gmail
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