声音克隆GPT-SoVITS

news2025/1/11 7:54:56

作者：吴业亮
博客：wuyeliang.blog.csdn.net

一、原理介绍

GPT-SoVITS，作为一款结合了GPT（生成预训练模型）和SoVITS（基于变分信息瓶颈技术的歌声转换）的创新工具，正在声音克隆领域掀起一场革命。这款工具凭借其强大的少样本学习能力，使得用户仅需极少的语音样本，便能生成高度逼真的声音克隆，为音频创作带来了前所未有的便利。

1、GPT-SoVITS的技术原理与优势

GPT-SoVITS的核心在于其创新的少样本学习算法。这种算法使得工具能够在接收到极少量的语音样本后，快速构建出一个临时的声音模型，并基于此模型生成与原始录音高度相似的声音克隆。具体而言，当用户上传一段时长仅为五秒的音频文件时，GPT-SoVITS便能通过分析录音中的频率、节奏及音色等特征参数，生成与原始录音高达80%-95%相似度的声音克隆。若增加至一分钟的样本量，则可进一步提升克隆质量，创建出几乎与真人无异的高保真度文本到语音（TTS）模型。

GPT-SoVITS的优势不仅在于其少样本学习能力，还在于其跨语言支持、高频优化以及丰富的功能。该工具支持中文、日语、英语、韩语和粤语五种语言的跨语种合成，使得用户可以用一种语言的录音来生成另一种语言的语音，轻松跨越语言界限。此外，针对网络音频中常见的高频缺失、音质沉闷等问题，GPT-SoVITS进行了全面优化，有效补充了缺失的高频，改善了整体音质。同时，该工具还新增了语速调节、无参考文本模式、更优的混合语种切分等实用功能，进一步拓展了其应用场景。

2、GPT-SoVITS的应用场景
GPT-SoVITS凭借其卓越的性能和丰富的功能，在多个领域展现出了巨大的应用潜力。以下是一些典型的应用场景：

  • 个性化语音助手：通过声音克隆技术，用户可以轻松打造个性化的语音助手，为自己的生活和工作提供便利。
  • 游戏角色配音：在游戏开发中，通过采集角色配音演员的少量录音样本，GPT-SoVITS能够生成符合角色设定的声音，大大节省了后期制作时间和成本。
  • 有声读物制作：利用GPT-SoVITS的文本转语音功能，用户可以轻松将文字内容转化为自然流畅的语音输出，为有声读物的制作提供高效工具。
  • 无障碍服务：对于视力障碍人士来说，GPT-SoVITS可以生成他们熟悉的人的声音来播报信息，提供更加贴心和个性化的无障碍服务。
  • 广告配音与营销：在广告行业中，GPT-SoVITS可以生成各种名人或特定角色的声音来配音广告，提高广告的吸引力和影响力。

3、GPT-SoVITS与千帆大模型开发与服务平台
在探讨GPT-SoVITS的应用时，不得不提的是其与千帆大模型开发与服务平台的结合。千帆大模型开发与服务平台提供了丰富的AI模型开发工具和资源，包括模型训练、部署、优化等一站式服务。GPT-SoVITS作为其中的一款优秀工具，可以充分利用平台提供的资源和支持，进一步发挥其声音克隆和文本转语音的优势。

例如，在千帆大模型开发与服务平台上，用户可以更方便地获取GPT-SoVITS的安装包和更新信息，享受平台提供的专业技术支持和服务。同时，用户还可以利用平台提供的模型训练和优化工具，进一步提升GPT-SoVITS的性能和效果。此外，通过与平台上的其他AI模型进行集成和协同工作，GPT-SoVITS还可以拓展更多的应用场景和功能。
4、原理
1）、语音合成
VITS是一种用于端到端文本到语音（TTS）的模型，结合了对抗学习和条件变分自动编码器，旨在生成高质量的语音效果。近年来，虽然已经提出了多种单阶段训练和并行采样的TTS模型，但它们的样本质量往往无法与传统的两阶段系统相媲美。为了解决这个问题，VITS采用了一种并行的端到端方法，能够生成更自然、更真实的声音。

该模型通过标准化流和对抗训练过程增强的变分推理，显著提升了生成建模的表达能力。此外，VITS引入了随机持续时间预测器，能够从输入文本中合成出节奏各异的语音。这种设计允许模型捕捉潜在变量的不确定性，形成了一种自然的一对多关系，使得同一段文本可以以不同的音高和节奏进行多样化的表达。这种灵活性和高质量的输出使VITS在语音合成领域中具备了广泛的应用潜力。

论文地址：https://arxiv.org/pdf/2106.06103
Github地址：https://github.com/jaywalnut310/vits

在这里插入图片描述

2）、 Whisper语音识别
Whisper是OpenAI开发的先进自动语音识别（ASR）系统，经过训练的语料库包含68万小时的多语言（涵盖98种语言）和多任务监督数据。OpenAI认为，这种庞大且多样化的数据集显著提升了系统对各种口音、背景噪音和专业术语的识别能力，使其在实际应用中表现出色。

除了语音识别功能，Whisper还支持多种语言的转录和翻译，能够将非英语语言直接翻译成英语。这种多功能性使得Whisper不仅适用于语音转文字的任务，还能在国际交流、内容创建和教育等领域发挥重要作用。凭借其出色的准确性和灵活性，Whisper为用户提供了一个强大的工具，有助于打破语言障碍，促进沟通与理解。

论文地址：https://github.com/openai/whisper
GitHub地址：https://arxiv.org/pdf/2212.04356

Whisper的基本原理基于一种Transformer序列到序列模型，旨在处理多种语音任务，包括多语言语音识别、语音翻译、口语语言识别以及语音活动检测。通过将这些任务统一表示为一个需要解码器预测的符号序列，Whisper能够有效地替代传统语音处理管道中的多个阶段，简化了处理流程。

该模型采用多任务训练的格式，使用一系列特殊符号作为任务指示符或分类目标。这种设计不仅提升了模型的灵活性，还使其在处理不同类型的语音输入时表现出色。例如，当面对多种语言或不同口音时，Whisper能够利用其训练数据中的丰富信息，快速适应并提高识别准确性。通过这种创新的方法，Whisper在语音处理领域展示了强大的能力，能够满足多样化的用户需求。
在这里插入图片描述

Whisper系统提供了五种不同的模型尺寸，以平衡速度和准确性。每种模型的设计旨在满足不同应用场景的需求，用户可以根据自己的具体要求选择合适的模型。以下是可用模型的名称、对应的大致内存需求和相对速度：

  • 小型模型：内存需求低，速度快，适合实时语音识别任务，但在复杂音频环境中的准确性可能稍逊。
  • 中型模型：提供更好的准确性，同时保持相对较快的速度，适合大多数日常应用。
  • 大型模型：在准确性上有显著提升，适合对精度要求较高的场景，如医疗记录转录和法律文件审阅，但相对速度略慢。
  • 超大型模型：具有出色的语音识别性能，能够处理复杂口音和技术术语，适合专业领域的使用，内存需求较高，速度相对较慢。
  • 特大模型：提供顶尖的准确性，特别适用于高噪声环境和多方对话场景，内存需求极大，速度较慢，适合不需要实时处理的情况。
    通过这些不同尺寸的模型，用户可以根据自己的硬件资源和应用需求，灵活选择最合适的选项，以实现最佳的语音识别效果。
    在这里插入图片描述
    5、总结
    GPT-SoVITS作为一款革命性的少样本语音转换与合成工具，正在声音克隆领域发挥着越来越重要的作用。其强大的少样本学习能力、跨语言支持、高频优化以及丰富的功能，使得用户能够轻松实现声音克隆和文本转语音等操作。同时，通过与千帆大模型开发与服务平台的结合，GPT-SoVITS还可以进一步拓展其应用场景和功能。相信在未来，GPT-SoVITS将继续引领音频创作领域的发展潮流，为用户带来更多惊喜和可能。在音频创作日益繁荣的今天，GPT-SoVITS无疑为创作者们提供了一个强大的工具。无论是个人娱乐、广告营销还是商业合作，GPT-SoVITS都能发挥其独特的作用，为音频创作领域注入新的活力和创意。随着技术的不断进步和应用场景的不断拓展，我们有理由相信，GPT-SoVITS将会在未来发挥更加重要的作用。

二、环境信息

类别规格
OSUbuntu 20.04
内存32G
cpu16core
磁盘120G
显卡tesla M40
显卡驱动520.61.05
cudacuda_11.8
cudnn9.5.1.17_cuda11

三、环境部署

  1. 创建GPT-SoVITS需要的环境
# conda create -n GS python=3.9
# conda activate GS

2、conda配置
1）、配置清华镜像源在/root/.condarc

channels:
  - defaults
show_channel_urls: true
default_channels:
  - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main
  - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/r
  - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/msys2
custom_channels:
  conda-forge: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
  pytorch: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud

您可以遵循上述配置文件中的格式添加第三方源（推荐），或者通过以下命令添加第三方源：

第三方源

conda config --set custom_channels.auto https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/

使用下列命令清除索引缓存。

conda clean -i

3、配置pip 镜像源

# pip config set global.index-url https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

4、GPT-SoVITS安装
1）、 GitHub仓库进行克隆
官网地址：GPT-SoVITSGitHub地址

# git clone https://github.com/RVC-Boss/GPT-SoVITS.git

国内源
git clone https://mirror.ghproxy.com/https://github.com/RVC-Boss/GPT-SoVITS.git

2）、进入安装目录

# cd GPT-SoVITS/

3）、执行安装

# bash install.sh
# apt install ffmpeg
# apt install libsox-dev
# conda install -c conda-forge 'ffmpeg<7'

四、下载模型

1、从GPT-SoVITS Models下载预训练的模型并将其放置在GPT_SoVITS/pretrained_models中。
创建项目的虚拟环境后，激活该环境，并执行：

pip install -U huggingface_hub
export HF_ENDPOINT=https://hf-mirror.com

2、下载lj1995/GPT-SoVITS到GPT_SoVITS/pretrained_models目录

huggingface-cli download --resume-download --local-dir-use-symlinks False lj1995/GPT-SoVITS --local-dir GPT_SoVITS/pretrained_models

3、下载G2PW模型，解压缩并重命名为G2PWModel，然后将它们放在GPT_SoVITS/text中

cd GPT_SoVITS/text
wget https://paddlespeech.bj.bcebos.com/Parakeet/released_models/g2p/G2PWModel_1.1.zip
unzip G2PWModel_1.1.zip
mv  G2PWModel_1.1 G2PWModel

4、对于UVR 5（人声/伴奏分离混响去除，另外），从UVR 5权重下载模型并将其放置在tools/uvr5/uvr5_weights中。

huggingface-cli download --resume-download --local-dir-use-symlinks False lj1995/VoiceConversionWebUI --local-dir tools/uvr5/uvr5_weights

将下载的内容拷贝到uvr5_weights目录，内容如下：

(base) root@ubuntu:~/GPT-SoVITS/tools/uvr5/uvr5_weights# ll
total 543500
drwxr-xr-x 3 root root       333 Dec  4 11:10 ./
drwxr-xr-x 6 root root       142 Dec  4 01:48 ../
-rw-r--r-- 1 root root        14 Dec  3 05:31 .gitignore
-rw-r--r-- 1 root root  63454827 Dec  3 23:33 HP2_all_vocals.pth
-rw-r--r-- 1 root root  63454827 Dec  3 23:33 HP2-人声vocals+非人声instrumentals.pth
-rw-r--r-- 1 root root  63454827 Dec  3 23:33 HP3_all_vocals.pth
-rw-r--r-- 1 root root  63454827 Dec  3 23:33 HP5_only_main_vocal.pth
-rw-r--r-- 1 root root  63454827 Dec  3 23:33 HP5-主旋律人声vocals+其他instrumentals.pth
drwxr-xr-x 2 root root        25 Dec  4 01:37 onnx_dereverb_By_FoxJoy/
-rw-r--r-- 1 root root  63666335 Dec  3 23:33 VR-DeEchoAggressive.pth
-rw-r--r-- 1 root root 111925279 Dec  3 23:33 VR-DeEchoDeReverb.pth
-rw-r--r-- 1 root root  63666335 Dec  3 23:33 VR-DeEchoNormal.pth

5、对于中文 ASR（额外功能），从 Damo ASR Model、Damo VAD Model 和 Damo Punc Model 下载模型，并将它们放置在 tools/asr/models 目录中。

# cd GPT-SoVITS/tools/asr/models
# apt-get install git-lfs
# git lfs install
# git clone https://www.modelscope.cn/iic/punc_ct-transformer_zh-cn-common-vocab272727-pytorch.git
# git clone https://www.modelscope.cn/iic/speech_fsmn_vad_zh-cn-16k-common-pytorch.git
# git clone https://www.modelscope.cn/iic/speech_paraformer-large_asr_nat-zh-cn-16k-common-vocab8404-pytorch.git

五、登录web
1、使用python运行webui.py

# python webui.py

或者这样带语言执行

python webui.py zh_CN

回显如下：

Running on local URL:  http://0.0.0.0:9874

2、改造成service服务，并设置开机启动
创建/etc/systemd/system/GPTSoVits.service

[Unit]
Description=GPTSoVits
After=network.target

[Service]
Type=simple
User=root
WorkingDirectory=/root/GPT-SoVITS
ExecStart=/bin/bash -c 'source /root/miniconda3/bin/activate && conda activate GPTSoVits && python webui.py zh_CN'
Restart=on-failure

[Install]
WantedBy=multi-user.target

设置开机启动

systemctl daemon-reload
systemctl restart GPTSoVits.service
systemctl enable GPTSoVits.service

2、通过 http://192.168.1.6:9874登录

 http://192.168.1.159:9874

五、使用教程
1、快速克隆
点击1-GPT-SoVITS-TTS—>1c推理–>开启TTS推理WebUI，会新弹出一个界面
在这里插入图片描述
新弹出界面http://192.168.1.159:9872/
在这里插入图片描述
如果报错：

LookupError: 
**********************************************************************
  Resource cmudict not found.
  Please use the NLTK Downloader to obtain the resource:

  >>> import nltk
  >>> nltk.download('cmudict')

解决办法：

查看nltk.data.path数据目录

(GPTSoVits) root@ubuntu:~# python
Python 3.9.20 (main, Oct  3 2024, 07:27:41) 
[GCC 11.2.0] :: Anaconda, Inc. on linux
Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information.
>>> import nltk
print(nltk.data.path[0])
>>> print(nltk.data.path[0])
/root/nltk_data

手动下载库，并导入

(GPTSoVits) root@ubuntu:~# wget https://mirror.ghproxy.com/https://github.com/nltk/nltk_data/archive/refs/heads/gh-pages.zip
(GPTSoVits) root@ubuntu:~# unzip gh-pages.zip
(GPTSoVits) root@ubuntu:~# mkdir  /root/nltk_data
(GPTSoVits) root@ubuntu:~# cd /root/nltk_data
  

(GPTSoVits) root@ubuntu:~/nltk_data# cp -a  ../nltk_data-gh-pages/packages/* .
(GPTSoVits) root@ubuntu:~/nltk_data# ll

请注意，要保证解压后的文件夹和压缩包同名，且压缩包和解压后的文件需要同时存在于目录中，否则将同样报错Resource xxx not found 例如这样：

(base) root@ubuntu:~/nltk_data/taggers# ll
total 31880
drwxr-xr-x  9 root root     4096 Dec  3 08:31 ./
drwxr-xr-x 12 root root      157 Dec  3 08:26 ../
drwxr-xr-x  2 root root       47 Sep 27  2015 averaged_perceptron_tagger/
drwxr-xr-x  2 root root      159 Jul  5 15:58 averaged_perceptron_tagger_eng/
-rw-r--r--  1 root root      156 Jul 29 10:34 averaged_perceptron_tagger_eng.xml
-rw-r--r--  1 root root  1539115 Jul 29 10:34 averaged_perceptron_tagger_eng.zip
drwxr-xr-x  2 root root       50 Jul 13  2016 averaged_perceptron_tagger_ru/
drwxr-xr-x  2 root root      159 Jul  5 17:44 averaged_perceptron_tagger_rus/
-rw-r--r--  1 root root      207 Jul 29 10:34 averaged_perceptron_tagger_rus.xml
-rw-r--r--  1 root root  5997187 Jul 29 10:34 averaged_perceptron_tagger_rus.zip
-rw-r--r--  1 root root      206 Jul 29 10:34 averaged_perceptron_tagger_ru.xml
-rw-r--r--  1 root root  8628828 Jul 29 10:34 averaged_perceptron_tagger_ru.zip
-rw-r--r--  1 root root      145 Jul 29 10:34 averaged_perceptron_tagger.xml
-rw-r--r--  1 root root  2526731 Jul 29 10:34 averaged_perceptron_tagger.zip
drwxr-xr-x  3 root root       39 Aug 26  2013 maxent_treebank_pos_tagger/
drwxr-xr-x  3 root root       21 Jul 11 12:06 maxent_treebank_pos_tagger_tab/
-rw-r--r--  1 root root      171 Jul 29 10:34 maxent_treebank_pos_tagger_tab.xml
-rw-r--r--  1 root root  3731431 Jul 29 10:34 maxent_treebank_pos_tagger_tab.zip
-rw-r--r--  1 root root      167 Jul 29 10:34 maxent_treebank_pos_tagger.xml
-rw-r--r--  1 root root 10156853 Jul 29 10:34 maxent_treebank_pos_tagger.zip
drwxr-xr-x  2 root root     4096 Jul  4  2022 universal_tagset/
-rw-r--r--  1 root root      236 Jul 29 10:34 universal_tagset.xml
-rw-r--r--  1 root root    19095 Jul 29 10:34 universal_tagset.zip

在每个子目录执行

aa=`find  . | grep .zip`
for v  in $aa; do unzip $v; done

验证测试正常

(GPTSoVits) root@ubuntu:~# python
Python 3.9.20 (main, Oct  3 2024, 07:27:41) 
[GCC 11.2.0] :: Anaconda, Inc. on linux
Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information.
>>> from nltk.corpus import cmudict
print(cmudict.entries())
>>> print(cmudict.entries())
[('a', ['AH0']), ('a.', ['EY1']), ('a', ['EY1']), ...]
>>>

2、通过训练合成音频
1）、打开开启UVR5-WebUI
在这里插入图片描述
2）、在新弹出的界面http://192.168.1.159:9873/

在这里插入图片描述
成功后
在这里插入图片描述
素材音频在如下目录
在这里插入图片描述

点击音频切割
在这里插入图片描述
切割后音频在如下目录
在这里插入图片描述
开启降噪
在这里插入图片描述
成功后文件如下：
在这里插入图片描述

开启离线批量ASR
在这里插入图片描述
开启打标，校准音频和文字内容，
在这里插入图片描述

弹出界面http://192.168.1.159:9871/
逐句校对并保存
在这里插入图片描述
开启一键三连
在这里插入图片描述
成功后
在这里插入图片描述

进行模型微调训练
在这里插入图片描述
如果SoVITS训练报如下错误在这里插入图片描述
解决办法，在webui.py中新增一行如下，并重启服务，再次训练
在这里插入图片描述
开启推理，刷新模型，使界面识别到刚才训练的模型
在这里插入图片描述
选择最下面的模型
在这里插入图片描述
开启推理
在这里插入图片描述
弹出界面http://192.168.1.159:9872/
在这里插入图片描述

合成语音，完成！！！

参考：
https://cloud.baidu.com/article/3384362
https://www.bilibili.com/video/BV1a7pEe9EyC?t=721.6
https://github.com/RVC-Boss/GPT-SoVITS
https://www.yuque.com/baicaigongchang1145haoyuangong/ib3g1e

本文来自互联网用户投稿，该文观点仅代表作者本人，不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务，不拥有所有权，不承担相关法律责任。如若转载，请注明出处：http://www.coloradmin.cn/o/2256969.html

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符，请联系多彩编程网进行投诉反馈，一经查实，立即删除！

相关文章

自动驾驶数据集的应用与思考

自动驾驶数据集的应用与思考

数据作为新型生产要素&#xff0c;是数字化、网络化、智能化的基础&#xff0c;是互联网时代的“石油”“煤炭”&#xff0c;掌握数据对于企业而言是能够持续生存和发展的不竭动力&#xff0c;对于需要大量数据训练自动驾驶系统的企业而言更是如此。 而随着激光雷达、毫米波雷…
阅读更多...
开源项目：轻型图像分割 unet_lite

开源项目：轻型图像分割 unet_lite

DataBall 助力快速掌握数据集的信息和使用方式&#xff0c;会员享有 百种数据集&#xff0c;持续增加中。 需要更多数据资源和技术解决方案&#xff0c;知识星球&#xff1a; “DataBall - X 数据球(free)” -------------------------------------------------------------…
阅读更多...
贪心算法专题（四）

贪心算法专题（四）

目录 1. 单调递增的数字 1.1 算法原理 1.2 算法代码 2. 坏了的计算器 2.1 算法原理 2.2 算法代码 3. 合并区间 3.1 算法原理 3.2 算法代码 4. 无重叠区间 4.1 算法原理 4.2 算法代码 5. 用最少数量的箭引爆气球 5.1 算法原理 ​5.2 算法代码 1. 单调递增的数字…
阅读更多...
【大模型系列篇】GPU资源容器化访问使用指南

【大模型系列篇】GPU资源容器化访问使用指南

在当今的高性能计算和机器学习领域&#xff0c;GPU&#xff08;图形处理单元&#xff09;因其卓越的并行计算能力而扮演着至关重要的角色。随着容器化技术如 Docker 的普及&#xff0c;越来越多的数据科学家和开发者选择将他们的应用和工作负载封装到 Docker 容器中&#xff0c…
阅读更多...
【力扣】409.最长回文串

【力扣】409.最长回文串

问题描述 思路解析 因为同时包含大小写字母&#xff0c;直接创建个ASCII表大小的桶来标记又因为是要回文子串&#xff0c;所以偶数个数的一定可以那么同时&#xff0c;对于出现奇数次数的&#xff0c;我没需要他们的次数-1&#xff0c;变为偶数&#xff0c;并且可以标记出现过…
阅读更多...
Linux——管理用户和用户组

Linux——管理用户和用户组

一、用户有哪些 root用户 定义&#xff1a;root用户是Linux系统中的最高权限用户&#xff0c;具有对系统所有资源的完全控制权。特性&#xff1a;root用户可以执行系统中的任何操作&#xff0c;包括修改系统配置文件、安装软件、管理系统服务等。由于其拥有最高权限&#xff0c…
阅读更多...
SIP系列七：ICE框架（P2P通话）

SIP系列七：ICE框架（P2P通话）

我的音视频/流媒体开源项目(github) SIP系列目录 目录 一、NAT 1、NAT介绍 2、NAT类型 2.1、 完全圆锥型NAT 2.2、受限圆锥型NAT 2.3、端口受限圆锥型NAT 2.4、对称NAT 3、NAT打洞 3.1、不同一NAT下 3.2、同一NAT下 二、ICE 三、ICE中的SDP 至此&#x…
阅读更多...
Spring Boot如何实现防盗链

Spring Boot如何实现防盗链

一、什么是盗链 盗链是个什么操作&#xff0c;看一下百度给出的解释&#xff1a;盗链是指服务提供商自己不提供服务的内容&#xff0c;通过技术手段绕过其它有利益的最终用户界面&#xff08;如广告&#xff09;&#xff0c;直接在自己的网站上向最终用户提供其它服务提供商的…
阅读更多...
5.内容管理模块-课程查询

5.内容管理模块-课程查询

搞清楚一个项目的业务流程最直接的手段&#xff0c;就是找一个账号登录进去&#xff0c;操作一遍。 3.3设计接口 接口设计分析 post在需要提交很多参数的时候使用&#xff0c;并且post的安全性较高。 接口分析&#xff1a; po包&#xff0c;一般存放和数据库交互的实体类。 …
阅读更多...
网络编程 | TCP套接字通信及编程实现经验教程

网络编程 | TCP套接字通信及编程实现经验教程

1、TCP基础铺垫 TCP/IP协议簇中包含了如TCP、UDP、IP、ICMP、ARP、HTTP等通信协议。TCP协议是TCP/IP协议簇中最为常见且重要的通信方式之一&#xff0c;它为互联网上的数据传输提供了可靠性和连接管理。 TCP&#xff08;Transmission Control Protocol&#xff0c;传输控制协议…
阅读更多...
vue3组件间传值

vue3组件间传值

definProps方式 子组件&#xff1a;assignSuppliers.vue const propdefineProps({fid:String}); 父组件&#xff1a;index.vue <!-- 供应商分配 --><n-drawerwidth"800"v-model:visible"drawerSupplierConfig.visible":title"drawerSuppli…
阅读更多...
《网络安全编程基础》之Socket编程

《网络安全编程基础》之Socket编程

我的代码 server.c // server.cpp : Defines the entry point for the console application. //#include "stdafx.h" #include <Winsock2.h> #pragma comment(lib,"ws2_32.lib") //添加静态链接库文件 void main(int argc,char* argv[]) {WSADATA …
阅读更多...
不只是请求和响应：使用Fiddler解读Cookie与状态码全指南（下）

不只是请求和响应：使用Fiddler解读Cookie与状态码全指南（下）

欢迎浏览高耳机的博客 希望我们彼此都有更好的收获 感谢三连支持! 不只是请求和响应&#xff1a;使用Fiddler抓包HTTP协议全指南(上)_fiddler 获取响应脚本-CSDN博客https://blog.csdn.net/Chunfeng6yugan/article/details/144005872?spm1001.2014.3001.5501 不只是请求和响…
阅读更多...
Linx下自动化之路：Redis安装包一键安装脚本实现无网极速部署并注册成服务

Linx下自动化之路：Redis安装包一键安装脚本实现无网极速部署并注册成服务

目录 简介 安装包下载 安装脚本 服务常用命令 简介 通过一键安装脚本实现 Redis 安装包的无网极速部署&#xff0c;并将其成功注册为系统服务&#xff0c;开机自启。 安装包下载 redis-7.0.8.tar.gzhttp://download.redis.io/releases/redis-7.0.8.tar.gz 安装脚本 修…
阅读更多...
第3章.垃圾收集器与内存分配策略

第3章.垃圾收集器与内存分配策略

概述 对象已死 引用计数法 可达性分析算法 再谈引用 生存还是死亡 回收方法区 垃圾收集算法 分代收集理论 3种垃圾收集算法 HotSpot的算法细节实现 根节点枚举 安全点 安全区域 记忆集与卡表 写屏障 并发的可达性分析 误消亡问题 经典垃圾收集器 概述 简单的一些GC CMS G1 低延…
阅读更多...
Python 类的设计（以植物大战僵尸为例）

Python 类的设计（以植物大战僵尸为例）

关于类的设计——以植物大战僵尸为例 一、设计类需满足的三要素1. 类名2. 属性和方法 二、以植物大战僵尸的为例的类的设计1. 尝试分类2. 创建对象调用类的属性和方法*【代码二】*3. 僵尸的继承 三、代码实现 一、设计类需满足的三要素 1. 类名 类名&#xff1a;某类事物的名…
阅读更多...
如何使用WinCC DataMonitor基于Web发布浏览Excel报表文档

如何使用WinCC DataMonitor基于Web发布浏览Excel报表文档

本文介绍使用 WinCC DataMonitor 的 "Excel Workbooks" 功能&#xff0c;通过 Excel 表格显示 WinCC 项目的过程值、归档变量值和报警归档消息。并可以通过 Web 发布浏览访问数据 1&#xff0e;WinCC DataMonitor是什么 ? DataMonitor 是 SIMATIC WinCC 工厂智能中…
阅读更多...
【Java】—— 图书管理系统

【Java】—— 图书管理系统

基于往期学习的类和对象、继承、多态、抽象类和接口来完成一个控制台版本的 “图书管理系统” 在控制台界面中实现用户与程序交互 任务目标&#xff1a; 1、系统中能够表示多本图书的信息 2、提供两种用户&#xff08;普通用户&#xff0c;管理员&#xff09; 3、普通用户…
阅读更多...
记录ubuntu22.04重启以后无法获取IP地址的问题处理方案

记录ubuntu22.04重启以后无法获取IP地址的问题处理方案

现象描述&#xff1a;我的虚拟机网络设置为桥接模式&#xff0c;输入ifconfig只显示127.0.0.1&#xff0c;不能连上外网。&#xff0c;且无法上网&#xff0c;用ifconfig只有如下显示&#xff1a; 1、sudo -i切换为root用户 2、输入dhclient -v 再输入ifconfig就可以看到多了…
阅读更多...
异步操作，promise、axios

异步操作，promise、axios

一、异步操作&#xff08;异步编程&#xff09;、同步操作 异步操作是指在编程中&#xff0c;某个任务的执行不会立即完成&#xff0c;同时不会阻塞后续代码的执行。在异步操作中&#xff0c;程序可以继续运行&#xff0c;并在异步任务完成时得到通知并处理结果。这与同步操作…
阅读更多...
推荐文章
最新文章

Copyright @ 2022~2023