【记录】Copilot|Github Copilot重新学生认证通过方法(2025年7月,包括2FA和认证材料、Why are you not on campus)

【记录】Copilot|Github Copilot重新学生认证通过方法(2025年7月,包括2FA和认证材料、Why are you not on campus)

文章目录

前言

事实上,Github Copilot马上就要开源了,我原本的认证过期了。但是在我体验了众多的代码补全工具实在是太难用了之后,我觉得一天也等不了了,就去再一次认证了学生认证。
这次严格了很多,要求巨无敌多,这里写一下新认证要干的事情。

一口气认证了八次的含金量谁懂,把要踩的坑全踩完了。。

在这里插入图片描述

步骤

(如果你是第一次认证还要额外添加一下自己的学校邮箱,这里我就略过不提了)

在所有的步骤之前,最好确保你的本人就在学校或者在学校附近。当你出现了报错You appear not to be near any campus location for the school you have selected.时,会非常难通过。

而其他的报错可以按我下文这种方式通过。

(对于部分学校,比如华科大)双重认证Two-factor authentication要打开:跳转这个网站https://github.com/settings/security,然后点下一步开启认证,然后安卓手机上应用商店搜“Authing令牌”下载安装就可以了:

在这里插入图片描述


在这里插入图片描述

(别问为什么不用Github推荐的认证app,问就是要么要钱要么下载的方式特别扭曲)

  1. 完善profile和Billing的Name部分:要填你自己的学生证上的真名,英文名也可以。填错了就会一直反复报Please ensure that your academic affiliation document contains your last name exactly as it appears in your GitHub billing information.。这里中英文分开介绍:
    1. 如果你发现始终有报错Please ensure that your academic affiliation document contains your last name exactly as it appears in your GitHub billing information.,请检查1)你的学术证明材料是否具备姓名;2)你的姓名是否按照我所说的顺序填写;3)你的中文姓名用机器直接翻译是否和你填写的英文名每个字母都保持一致(特别是前后鼻音之类的杂七杂八的事情);4)如果前三点都符合,你可以试试姓和名在填写的时候逆序,总共四种排列组合自己尝试一下。
  2. 去认证:用手机(不要用电脑,很麻烦,OBS调虚拟摄像头不好改浏览器的摄像头,再加上虚拟摄像头容易审核不通过,手机支持翻转后置摄像头拍照,点Capture Photo按钮右边的小旋转按钮就可以翻转了,我没看到那个按钮,傻傻的对着电脑屏幕拍了半天没搞好。。)跳转https://github.com/settings/education/benefits,点击Start an application,然后学校如果已经默认选好了,就直接用默认的,不然就搜索然后选自己的。
  3. 如果你遇到了报错You must configure your browser and operating system to allow location access. You may not use a VPN. If you believe that our information about your school is incomplete or incorrect, then please select ‘My selected school has incorrect or incomplete information e.g. domains or campus location’ option when submitting a GitHub Education support ticket.,可以尝试别用校园网,改成用手机流量,因为有的校园网虚拟子网很多,各种乱七八糟的配网,实验室内部网络也比较复杂,会被直接判定为是VPN,此时改成手机流量就不会出现这个问题了。
  4. 最后的最后,最重要的还是,耐!心!尝!试!你上传的材料中报错最少的那个(我自己的是学生证报错最少),你就一直用那个就好了,至于那个Why are you not的报错往往是不足为奇,这部分你不上传任何证明材料它也有可能会认可你的。(我最后Approved的那次我就只上传了个后置摄像头拍的学生证,和我随便拍的教务……)

如果你不管怎么改,都遇到了姓名不对应的问题,可以考虑参考这个博主的方式,手写上传一张图片进行检测: github学生认证失败解决tips(25.1.22) - 知乎

在这里插入图片描述

到下一步,你很可能会遇到:why are you not on campus的错误!别管了!选Distance learning!然后不管了!如果实在放心不下,可以登上自己的教务网站,到成绩单的环节,然后改掉成绩单的标题,用开发者工具添加一个Distance Learning,然后拍照上传一下……

在这里插入图片描述

认证材料选择ID Card:然后别用学信网的材料,强烈推荐用!一方面因为Github是个抽象东西它拍照拍!不!清!楚!学信网那个字小一下就!糊!了!!(当然也有可能是我手抖吧,不信邪的可以自行尝试一下,只要拒绝的原因里面包括了说你上传的图片模糊不清的The text in the photo you used was unable to be read.,就说明我说的是对的)另一方面是因为学信网那个排布,Github好像看!不!懂!我上传了带Code的,还给它搞了中英文双语翻译(如下图),它愣是说我Your document does not appear to include a date demonstrating current academic affiliation.(我真的没空跟你闹了Github)

在这里插入图片描述

完善Billing:跳转https://github.com/settings/billing/payment_information,填好以下信息,关键的是First name 和 last name,按照上一条的名字要求填写。地址不要写太详细,越详细越难过。

在这里插入图片描述

跳转https://github.com/settings/profile,假设你的学术证明材料里面你只有中文名字叫张三,你的profile Name请一定填San Zhang,因为Github机器人自带的翻译还是会颠倒顺序;但是Billing页,跳转https://github.com/settings/billing/payment_information,就分别填Zhang和San。

在这里插入图片描述


如果你不想处理这些中英文顺序问题,有一个偷懒的方案:凡是需要上传的材料,可以用谷歌翻译翻译一下图片,都翻译成英文,然后上传那个就可以。该思路来源于评论。

在这里插入图片描述

2. 跳转https://github.com/settings/profile,假设你的学术证明材料里面你英文叫Zhang San,你的profile Name请一定填Zhang San,因为Github机器人自带的翻译还是会颠倒顺序;但是Billing页,跳转https://github.com/settings/billing/payment_information,就分别填San和Zhang。

如果你确定以及肯定,自己所有的信息都没有填错,但是就是过不了,最终的解决办法是提交工单!你被Reject了,你先交个工单,人工也会帮你过的(就算没帮你通过也会告知你没通过的具体的原因),可参考这篇文章下面的评论区:关于申请 Github 学生认证的一些坑 - Ghost_chu’s Blog

最重要的一步

来到获取Copilot Pro的页面,并点击开通:Signup to GitHub Copilot

在这里插入图片描述
本账号所有文章均为原创,欢迎转载,请注明文章出处:https://shandianchengzi.blog.ZEEKLOG.net/article/details/149153111。百度和各类采集站皆不可信,搜索请谨慎鉴别。技术类文章一般都有时效性,本人习惯不定期对自己的博文进行修正和更新,因此请访问出处以查看本文的最新版本。

Read more

Kubernetes 与 AI 集成最佳实践

Kubernetes 与 AI 集成最佳实践 一、前言 哥们,别整那些花里胡哨的。Kubernetes 与 AI 集成是现代云原生架构的重要趋势,今天直接上硬货,教你如何在 Kubernetes 中部署和管理 AI 工作负载。 二、AI 工作负载类型 类型特点资源需求训练工作负载计算密集型高 GPU 需求推理工作负载低延迟要求中等 GPU 需求数据处理存储密集型高存储 I/O模型服务高并发稳定资源需求 三、实战配置 1. GPU 资源管理 apiVersion: v1 kind: ConfigMap metadata: name: nvidia-device-plugin namespace: kube-system data: config.yaml: | version: v1 flags: migStrategy: single

【保姆级】无需公网 IP!Windows 本地一键部署 OpenClaw,10 分钟打造你的飞书 AI 数字员工

【保姆级】无需公网 IP!Windows 本地一键部署 OpenClaw,10 分钟打造你的飞书 AI 数字员工

目录 写在前面 OpenClaw 是什么? 蓝耘平台是什么?与 OpenClaw 的关系 步骤一:极速安装,一行命令搞定环境 步骤二:启动向导,初始化配置参数 步骤 三:注入灵魂,获取蓝耘MaaS API Key 步骤四:打通渠道,搭建飞书长连接桥梁 步骤五:引擎点火,启动核心网关服务 步骤六:仪表盘检阅,后台状态可视化 步骤七:实战演练,验证智能交互效果 快速排错提示 写在末尾 写在前面 本文面向:想在 Windows 本地(PowerShell)一键部署 OpenClaw,使用蓝耘MaaS作为大模型,并通过飞书长连接模式实现 AI 机器人的用户。 内容涵盖:从零开始安装配置、对接飞书机器人、验证与排错的完整流程,

Flutter 组件 tavily_dart 的适配 鸿蒙Harmony 实战 - 驾驭 AI 搜索引擎集成、实现鸿蒙端互联网知识精密获取与语义增强方案

Flutter 组件 tavily_dart 的适配 鸿蒙Harmony 实战 - 驾驭 AI 搜索引擎集成、实现鸿蒙端互联网知识精密获取与语义增强方案

欢迎加入开源鸿蒙跨平台社区:https://openharmonycrossplatform.ZEEKLOG.net Flutter 组件 tavily_dart 的适配 鸿蒙Harmony 实战 - 驾驭 AI 搜索引擎集成、实现鸿蒙端互联网知识精密获取与语义增强方案 前言 在鸿蒙(OpenHarmony)生态的智能个人助理、行业垂直类知识中枢以及需要实时获取互联网最新动态并进行 AI 语义加工的各种前沿应用开发中,“信息的有效检索与精准抽取”是决定 AI 应用是否具备“生命感”的关键泵口。面对浩如烟海且充满噪声的互联网网页。如果仅仅依靠传统的关键词匹配。那么不仅会导致应用返回大量无关紧要的垃圾信息。更会因为无法将网页内容转化为 AI 易于理解的结构化上下文(Context),引发严重的 LLM(大语言模型)幻觉风险。 我们需要一种“AI 驱动、语义过滤”的搜索艺术。 tavily_dart 是一套专为 AI

人工智能:大模型高效推理与部署技术实战

人工智能:大模型高效推理与部署技术实战

人工智能:大模型高效推理与部署技术实战 1.1 本章学习目标与重点 💡 学习目标:掌握大语言模型推理与部署的核心技术,理解模型量化、推理加速、服务化部署的原理,能够完成开源大模型的高性能生产级部署。 💡 学习重点:精通INT4/INT8量化技术的应用,掌握vLLM等高性能推理框架的使用方法,学会搭建高并发的大模型API服务。 1.2 大模型推理部署的核心挑战 1.2.1 大模型推理的痛点分析 💡 预训练大模型通常具备数十亿甚至上百亿的参数量,直接进行推理会面临显存占用高、推理速度慢、并发能力弱三大核心问题。 * 显存占用高:以LLaMA-2-7B模型为例,FP16精度下显存占用约14GB,单张消费级显卡难以承载;而70B模型FP16精度显存占用更是超过140GB,普通硬件完全无法运行。 * 推理速度慢:自回归生成的特性导致模型需要逐token计算,单条长文本生成可能需要数十秒,无法满足实时应用需求。 * 并发能力弱:传统推理方式下,单卡同时处理的请求数极少,高并发场景下会出现严重的排队和延迟问题。 这些问题直接制约了大模型从实验室走向实际生产环境,因此高效