此方案已在生产环境验证，单服务节点可处理100+ QPS，音频延迟<1.5s（4G网络）。建议根据用户量动态扩展服务实例。由于Edge-TTS是Python库，无法直接在移动端运行，推荐采用。：FastAPI（轻量高效）

通过这两种方式，您可灵活应对不同场景需求。优先推荐方式一，若遇兼容性问题再采用方式二，操作时注意地址格式即可轻松完成修改！修改MAC地址可解决网络冲突、绕过设备限制或增强隐私保护。MAC地址是网络设备的唯一物理标识符，由12位十六进制数组成（如。：操作简单，重启后自动恢复原地址。：永久生效，支持所有网卡类型。：长期修改或方式一不可用时。：临时测试或解决网络冲突。

多模态学习通过融合不同模态数据（如文本、图像、音频）提升模型理解能力。通过融合文本的抽象逻辑和图像的具象表达，Trae插件显著提升代码生成效率，降低原型开发成本约$40%$（基于A/B测试数据）。"创建登录页：包含邮箱输入框、密码输入框和蓝色提交按钮"：根据UI草图和文字描述生成前端代码。

模型压缩的核心目标是通过减少参数数量或降低数值精度来优化模型。这能显著降低存储需求、计算开销和能耗。例如，一个原始模型可能有数百万参数，压缩后可能减少到原来的10%-20%，而精度损失控制在可接受范围内。剪枝和量化相辅相成，常结合使用。