老猿Python

本文介绍了封装coze语音合成助手智能体API实现中文文本转语音的TTS合成服务的完整示例代码，封装的模块可以在客户端通过import text2Voice函数将输入文本转换成本地保存的音频文件。

本文介绍了将科大讯飞在线语音合成的功能封装成单独的Python模块的具体实现代码，通过将该代码直接保存到tts.py之后，在开发者的模块中导入text2Voice即可在自己的应用中快捷使用。

L1正则化通过给线性模型增加一个与权重参数的L1范数作为惩罚，并使得目标函数变为原线性模型加上λ倍惩罚，通过调节λ的值影响模型权重参数的值，最终压缩部分权重参数的值为0来减少部分特征（自变量）对模型的影响。

本文用通俗易懂的方式介绍了人工智能中神经网络及其参数的概念，神经网络的结构和基本原理其实简单易懂，但真正的神经网络很有很多细节需要关注，这些细节涉及的知识大部分都涉及高深的数学知识。大模型是一种特殊的神经网络，其参数量特别多，模型泛化性强，资源消耗大。大模型从应用领域区分，可以分为通用大模型、行业大模型、企业大模型，行业大模型是在通用大模型基础上通过多种方式演进的，企业大模型则是指为企业量身定制的模型，这些模型可能会基于行业大模型进一步进行定制化的开发，以满足企业特定的业务需求和数据安全要求。

本文介绍了机器学习中正则化的机制，以及引入正则化可以简化模型和防止过拟合的原理。正则化项相当于在模型参数上施加了平滑性约束，使模型倾向于选择更平滑的参数值，这在某些情况下可以简化模型的行为。正则化系数λ允许控制正则化项的强度，较大的正则化系数会导致更强的简化效果，但也可能过度简化模型，引入欠拟合的风险。通过这些机制，正则化帮助模型选择一个更简单但仍然有效的参数设置，从而提高了模型在未见过的数据上的预测性能。

本文介绍了Keras中MinMaxNorm约束的具体计算逻辑，并通过示例代码和表格来说明了逻辑的具体实现，从相关计算逻辑来看，官方文档介绍的计算方法是不完整的。

由于笔者统信UOS机器没有使用tensorflow-io-gcs-filesystem运行环境，但安装TensorFlow却自动安装了tensorflow-io-gcs-filesystem，导致import tensorflow时加载tensorflow_io失败报错，解决办法就是执行pip3 uninstall tensorflow-io-gcs-filesystem卸载tensorflow-io-gcs-filesystem即可。

本文介绍了经验风险最小化和极大似然估计的定义，当模型是条件概率分布、损失函数是对数损失函数时，经验风险最小化就等价于极大似然估计，本文对这个等价关系进行了推导解释。