chattts一步步的记录，先跑起来。

0.下载git工具

Git - Downloads (git-scm.com)icon-default.png?t=O83Ahttps://git-scm.com/downloads

Download – TortoiseGit – Windows Shell Interface to Giticon-default.png?t=O83Ahttps://tortoisegit.org/download/

1.安装 随意，可以安汉化，也可不安。无所谓

 2.建个目录，我的上I:chat_kimi,你随意

3.打开官方

https://github.com/2noise/ChatTTS

拉取链接 

https://github.com/2noise/ChatTTS.git

 

4.假设你已经安装了conda.

 conda create --name chat_kimi python=3.11
conda activate chat_kimi

如下即可：

或者通过界面方式创建也可。

 5安装所要的文件，仅参考

(base) PS C:\Users\dell> conda activate chat_kimi
(chat_kimi) PS C:\Users\dell> cd I:\chat_kimi
(chat_kimi) PS I:\chat_kimi> cd chattts

用国内的源： 

pip install -r requirements.txt -i https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/pypi/web/simple

 

6.模型Hf国内源，有一个位置是修改这个自动下载地址，等我找到后再更新到这。

HF-Mirroricon-default.png?t=O83Ahttps://hf-mirror.com/结构如

新建一个文件夹 models.或者，直接放在 chattts目录下，如：第二图：第二图的好处是所有代码不用修改了，直接用。

 

将网站上的文件全部下载到对应的位置

下载后，注意个别文件的主文件名，给加上了路径名了，一定要改回去。

对应下载到相应的地方。大约20分钟左右。

7.修改模型路径位置。如果是第一图的话.

注意这个位置。 

7.运行一下。

(chat_kimi) PS I:\chat_kimi\ChatTTS> python examples\web\web.py
C:\Users\dell\.conda\envs\chat_kimi\python.exe: can't open file 'I:\\chat_kimi\\ChatTTS\\examples\\web\\web.py': [Errno 2] No such file or directory
(chat_kimi) PS I:\chat_kimi\ChatTTS> python examples\web\webui.py
[+0800 20241013 17:03:24] [WARN]  WebUI  | funcs | no ffmpeg installed, use wav file output
[+0800 20241013 17:03:24] [INFO]  WebUI  | webui | loading ChatTTS model...
[+0800 20241013 17:03:24] [INFO] ChatTTS | dl | checking assets...
[+0800 20241013 17:03:25] [INFO] ChatTTS | dl | all assets are already latest.
[+0800 20241013 17:03:25] [WARN] ChatTTS | gpu | no GPU found, use CPU instead
[+0800 20241013 17:03:25] [INFO] ChatTTS | core | use device cpu
[+0800 20241013 17:03:25] [INFO] ChatTTS | core | vocos loaded.
[+0800 20241013 17:03:25] [INFO] ChatTTS | core | dvae loaded.
[+0800 20241013 17:03:26] [INFO] ChatTTS | core | embed loaded.
[+0800 20241013 17:03:26] [INFO] ChatTTS | core | gpt loaded.
[+0800 20241013 17:03:26] [INFO] ChatTTS | core | speaker loaded.
[+0800 20241013 17:03:26] [INFO] ChatTTS | core | decoder loaded.
[+0800 20241013 17:03:26] [INFO] ChatTTS | core | tokenizer loaded.
[+0800 20241013 17:03:26] [WARN]  WebUI  | funcs | Package nemo_text_processing not found!
[+0800 20241013 17:03:26] [WARN]  WebUI  | funcs | Run: conda install -c conda-forge pynini=2.1.5 && pip install nemo_text_processing
[+0800 20241013 17:03:26] [WARN]  WebUI  | funcs | Package WeTextProcessing not found!
[+0800 20241013 17:03:26] [WARN]  WebUI  | funcs | Run: conda install -c conda-forge pynini=2.1.5 && pip install WeTextProcessing
[+0800 20241013 17:03:26] [INFO]  WebUI  | webui | Models loaded successfully.
* Running on local URL:  http://0.0.0.0:8080

To create a public link, set `share=True` in `launch()`.
text:   0%|▏                                                                            | 1/384(max) [00:00,  3.95it/s]We detected that you are passing `past_key_values` as a tuple of tuples. This is deprecated and will be removed in v4.47. Please convert your cache or use an appropriate `Cache` class (https://huggingface.co/docs/transformers/kv_cache#legacy-cache-format)
text:  17%|█████████████▎                                                              | 67/384(max) [00:05, 13.30it/s]
code:  24%|█████████████████▉                                                        | 495/2048(max) [00:31, 15.72it/s]

8.gpu竟然不干活。发生了什么？

 CUDA Toolkit Archive | NVIDIA Developericon-default.png?t=O83Ahttps://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive

 CUDA安装教程（超详细）-CSDN博客icon-default.png?t=O83Ahttps://blog.csdn.net/m0_45447650/article/details/123704930?ops_request_misc=%257B%2522request%255Fid%2522%253A%252229DBE75F-820D-4C34-94EB-A83EC55EC789%2522%252C%2522scm%2522%253A%252220140713.130102334..%2522%257D&request_id=29DBE75F-820D-4C34-94EB-A83EC55EC789&biz_id=0&utm_medium=distribute.pc_search_result.none-task-blog-2~all~top_positive~default-1-123704930-null-null.142%5Ev100%5Epc_search_result_base5&utm_term=cuda%E5%AE%89%E8%A3%85&spm=1018.2226.3001.4187

 

 

cuda安装
安装cuda时，第一次会让设置临时解压目录，第二次会让设置安装目录；

临时解压路径，建议默认即可，也可以自定义。安装结束后，临时解压文件夹会自动删除；

安装目录，建议默认即可；

注意：临时解压目录千万不要和cuda的安装路径设置成一样的，否则安装结束，会找不到安装目录的！！！

选择自定义安装

安装完成后，配置cuda的环境变量；

命令行中，测试是否安装成功；

双击“exe文件”，选择下载路径（推荐默认路径）

验证：

 cuDNN Archive | NVIDIA Developericon-default.png?t=O83Ahttps://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-archive

 最详细！Windows下的CUDA与cuDNN详细安装教程_windows安装cuda和cudnn-CSDN博客icon-default.png?t=O83Ahttps://blog.csdn.net/weixin_52677672/article/details/135853106?ops_request_misc=%257B%2522request%255Fid%2522%253A%252229DBE75F-820D-4C34-94EB-A83EC55EC789%2522%252C%2522scm%2522%253A%252220140713.130102334..%2522%257D&request_id=29DBE75F-820D-4C34-94EB-A83EC55EC789&biz_id=0&utm_medium=distribute.pc_search_result.none-task-blog-2~all~top_positive~default-2-135853106-null-null.142%5Ev100%5Epc_search_result_base5&utm_term=cuda%E5%AE%89%E8%A3%85&spm=1018.2226.3001.4187

 

Win10安装ChatTTS-2024-cuda10.1_window 10 chattts安装-CSDN博客icon-default.png?t=O83Ahttps://blog.csdn.net/counsellor/article/details/141437597?ops_request_misc=&request_id=&biz_id=102&utm_term=chattts%20pip%20cuda&utm_medium=distribute.pc_search_result.none-task-blog-2~all~sobaiduweb~default-2-141437597.142%5Ev100%5Epc_search_result_base5&spm=1018.2226.3001.4187

conda install pytorch==2.4.0 torchvision==0.19.0 torchaudio==2.4.0 pytorch-cuda=12.4 -c pytorch -c nvidia

 漫长的等待。注意硬盘的空间。

(chat_kimi) PS I:\chat_kimi\ChatTTS> conda install pytorch==2.4.0 torchvision==0.19.0 torchaudio==2.4.0 pytorch-cuda=12.4 -c pytorch -c nvidia
Channels:
 - pytorch
 - nvidia
 - defaults
Platform: win-64
Collecting package metadata (repodata.json): done
Solving environment: done

## Package Plan ##

  environment location: C:\Users\dell\.conda\envs\chat_kimi

  added / updated specs:
    - pytorch-cuda=12.4
    - pytorch==2.4.0
    - torchaudio==2.4.0
    - torchvision==0.19.0


The following packages will be downloaded:

    package                    |            build
    ---------------------------|-----------------
    pytorch-2.4.0              |py3.11_cuda12.4_cudnn9_0        1.20 GB  pytorch
    ------------------------------------------------------------
                                           Total:        1.20 GB

The following NEW packages will be INSTALLED:

  blas               pkgs/main/win-64::blas-1.0-mkl
  brotli-python      pkgs/main/win-64::brotli-python-1.0.9-py311hd77b12b_8
  certifi            pkgs/main/win-64::certifi-2024.8.30-py311haa95532_0
  charset-normalizer pkgs/main/noarch::charset-normalizer-3.3.2-pyhd3eb1b0_0
  cuda-cccl          nvidia/win-64::cuda-cccl-12.6.77-0
  cuda-cccl_win-64   nvidia/noarch::cuda-cccl_win-64-12.6.77-0
  cuda-cudart        nvidia/win-64::cuda-cudart-12.4.127-0
  cuda-cudart-dev    nvidia/win-64::cuda-cudart-dev-12.4.127-0
  cuda-cupti         nvidia/win-64::cuda-cupti-12.4.127-0
  cuda-libraries     nvidia/win-64::cuda-libraries-12.4.0-0
  cuda-libraries-dev nvidia/win-64::cuda-libraries-dev-12.4.0-0
  cuda-nvrtc         nvidia/win-64::cuda-nvrtc-12.4.127-0
  cuda-nvrtc-dev     nvidia/win-64::cuda-nvrtc-dev-12.4.127-0
  cuda-nvtx          nvidia/win-64::cuda-nvtx-12.4.127-0
  cuda-opencl        nvidia/win-64::cuda-opencl-12.6.77-0
  cuda-opencl-dev    nvidia/win-64::cuda-opencl-dev-12.6.77-0
  cuda-profiler-api  nvidia/win-64::cuda-profiler-api-12.6.77-0
  cuda-runtime       nvidia/win-64::cuda-runtime-12.4.0-0
  cuda-version       nvidia/noarch::cuda-version-12.6-3
  filelock           pkgs/main/win-64::filelock-3.13.1-py311haa95532_0
  freetype           pkgs/main/win-64::freetype-2.12.1-ha860e81_0
  gmpy2              pkgs/main/win-64::gmpy2-2.1.2-py311h7f96b67_0
  idna               pkgs/main/win-64::idna-3.7-py311haa95532_0
  intel-openmp       pkgs/main/win-64::intel-openmp-2023.1.0-h59b6b97_46320
  jinja2             pkgs/main/win-64::jinja2-3.1.4-py311haa95532_0
  jpeg               pkgs/main/win-64::jpeg-9e-h827c3e9_3
  lcms2              pkgs/main/win-64::lcms2-2.12-h83e58a3_0
  lerc               pkgs/main/win-64::lerc-3.0-hd77b12b_0
  libcublas          nvidia/win-64::libcublas-12.4.2.65-0
  libcublas-dev      nvidia/win-64::libcublas-dev-12.4.2.65-0
  libcufft           nvidia/win-64::libcufft-11.2.0.44-0
  libcufft-dev       nvidia/win-64::libcufft-dev-11.2.0.44-0
  libcurand          nvidia/win-64::libcurand-10.3.7.77-0
  libcurand-dev      nvidia/win-64::libcurand-dev-10.3.7.77-0
  libcusolver        nvidia/win-64::libcusolver-11.6.0.99-0
  libcusolver-dev    nvidia/win-64::libcusolver-dev-11.6.0.99-0
  libcusparse        nvidia/win-64::libcusparse-12.3.0.142-0
  libcusparse-dev    nvidia/win-64::libcusparse-dev-12.3.0.142-0
  libdeflate         pkgs/main/win-64::libdeflate-1.17-h2bbff1b_1
  libjpeg-turbo      pkgs/main/win-64::libjpeg-turbo-2.0.0-h196d8e1_0
  libnpp             nvidia/win-64::libnpp-12.2.5.2-0
  libnpp-dev         nvidia/win-64::libnpp-dev-12.2.5.2-0
  libnvfatbin        nvidia/win-64::libnvfatbin-12.6.77-0
  libnvfatbin-dev    nvidia/win-64::libnvfatbin-dev-12.6.77-0
  libnvjitlink       nvidia/win-64::libnvjitlink-12.4.99-0
  libnvjitlink-dev   nvidia/win-64::libnvjitlink-dev-12.4.99-0
  libnvjpeg          nvidia/win-64::libnvjpeg-12.3.1.89-0
  libnvjpeg-dev      nvidia/win-64::libnvjpeg-dev-12.3.1.89-0
  libpng             pkgs/main/win-64::libpng-1.6.39-h8cc25b3_0
  libtiff            pkgs/main/win-64::libtiff-4.5.1-hd77b12b_0
  libuv              pkgs/main/win-64::libuv-1.48.0-h827c3e9_0
  libwebp-base       pkgs/main/win-64::libwebp-base-1.3.2-h2bbff1b_0
  lz4-c              pkgs/main/win-64::lz4-c-1.9.4-h2bbff1b_1
  markupsafe         pkgs/main/win-64::markupsafe-2.1.3-py311h2bbff1b_0
  mkl                pkgs/main/win-64::mkl-2023.1.0-h6b88ed4_46358
  mkl-service        pkgs/main/win-64::mkl-service-2.4.0-py311h2bbff1b_1
  mkl_fft            pkgs/main/win-64::mkl_fft-1.3.10-py311h827c3e9_0
  mkl_random         pkgs/main/win-64::mkl_random-1.2.7-py311hea22821_0
  mpc                pkgs/main/win-64::mpc-1.1.0-h7edee0f_1
  mpfr               pkgs/main/win-64::mpfr-4.0.2-h62dcd97_1
  mpir               pkgs/main/win-64::mpir-3.0.0-hec2e145_1
  mpmath             pkgs/main/win-64::mpmath-1.3.0-py311haa95532_0
done
(chat_kimi) PS I:\chat_kimi\ChatTTS> python examples\web\webui.py
[+0800 20241014 05:22:44] [WARN]  WebUI  | funcs | no ffmpeg installed, use wav file output
[+0800 20241014 05:22:44] [INFO]  WebUI  | webui | loading ChatTTS model...
[+0800 20241014 05:22:44] [INFO] ChatTTS | dl | checking assets...
[+0800 20241014 05:22:45] [INFO] ChatTTS | dl | all assets are already latest.
[+0800 20241014 05:22:45] [INFO] ChatTTS | core | use device cuda:0
[+0800 20241014 05:22:45] [INFO] ChatTTS | core | vocos loaded.
[+0800 20241014 05:22:45] [INFO] ChatTTS | core | dvae loaded.
[+0800 20241014 05:22:46] [INFO] ChatTTS | core | embed loaded.
[+0800 20241014 05:22:47] [INFO] ChatTTS | core | gpt loaded.
[+0800 20241014 05:22:47] [INFO] ChatTTS | core | speaker loaded.
[+0800 20241014 05:22:47] [INFO] ChatTTS | core | decoder loaded.
[+0800 20241014 05:22:47] [INFO] ChatTTS | core | tokenizer loaded.
[+0800 20241014 05:22:47] [WARN]  WebUI  | funcs | Package nemo_text_processing not found!
[+0800 20241014 05:22:47] [WARN]  WebUI  | funcs | Run: conda install -c conda-forge pynini=2.1.5 && pip install nemo_text_processing
[+0800 20241014 05:22:47] [WARN]  WebUI  | funcs | Package WeTextProcessing not found!
[+0800 20241014 05:22:47] [WARN]  WebUI  | funcs | Run: conda install -c conda-forge pynini=2.1.5 && pip install WeTextProcessing
[+0800 20241014 05:22:47] [INFO]  WebUI  | webui | Models loaded successfully.
* Running on local URL:  http://0.0.0.0:8080

To create a public link, set `share=True` in `launch()`.

这速度，倍之。

* Running on local URL:  http://0.0.0.0:8080

To create a public link, set `share=True` in `launch()`.
text:   0%|                                                                                 | 0/384(max) [00:00, ?it/s]C:\Users\dell\.conda\envs\chat_kimi\Lib\site-packages\transformers\models\llama\modeling_llama.py:655: UserWarning: 1Torch was not compiled with flash attention. (Triggered internally at C:\cb\pytorch_1000000000000\work\aten\src\ATen\native\transformers\cuda\sdp_utils.cpp:555.)
  attn_output = torch.nn.functional.scaled_dot_product_attention(
text:   0%|▏                                                                            | 1/384(max) [00:00,  3.58it/s]We detected that you are passing `past_key_values` as a tuple of tuples. This is deprecated and will be removed in v4.47. Please convert your cache or use an appropriate `Cache` class (https://huggingface.co/docs/transformers/kv_cache#legacy-cache-format)
text:  19%|██████████████▍                                                             | 73/384(max) [00:02, 32.76it/s]
code:  25%|██████████████████▋                                                       | 517/2048(max) [00:12, 42.36it/s]

看下时间,10秒音频，13秒完成。还可以。

下一节：从kimi中获取文本并，出声。

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在汽车行业&#xff0c;宣传动画已成为展示新车型和技术创新的重要工具。高质量的渲染不仅能够吸引观众的眼球&#xff0c;还能有效传达汽车的性能和美学。随着技术的发展&#xff0c;云渲染技术为汽车宣传动画的渲染提供了新的可能性&#xff0c;大大提高了渲染效率和质量。 第…
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区块链-智能合约Solidity编程

区块链-智能合约Solidity编程

文章目录 一、ubuntu安装二、FISCO BCOS安装五、 WeBASE安装5.1 WeBASE简介5.2 节点前置服务搭建5.3 调用HelloWorld合约 七、Solidity极简入门7.1. 值类型7.2. 变量数据存储和作用域7.3. 函数7.4 控制流7.5 数组&映射7.6 结构体7.7 修饰符7.8 事件7.9 面向对象7.10 抽象合…
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与鸿蒙同行，Java Solon v3.0 正式发布（向下兼容）

与鸿蒙同行，Java Solon v3.0 正式发布（向下兼容）

与 HarmonyOS NEXT 10月8日公测同行。Solon &#xff08;开放原子开源基金会&#xff0c;孵化项目&#xff09; v3.0 正式发布&#xff0c; 且将在 2025 年启动华为编程语言 “仓颉” 版开发&#xff08;届时会有 Solon-Java 和 Solon-CJ 两大版本&#xff09;。本次大版本更新…
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免费送源码：Java+Springboot+MySQL 水环境检测系统的设计与实现 计算机毕业设计原创定制

免费送源码：Java+Springboot+MySQL 水环境检测系统的设计与实现 计算机毕业设计原创定制

摘 要 在我国,水源的污染是不可忽视的问题。对于水质监测进行数据的采集工作,目前主要通过人工实现。因此,部分地区的采集工作,实施起来难度很大,比如恶劣环境和偏僻山区等地。所以,目前对于水质监测的研究,主导方向是建立更加高效完善,智能化的水质监测系统。近几年,无线传感器…
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【C++贪心 DFS】2673. 使二叉树所有路径值相等的最小代价|1917

【C++贪心 DFS】2673. 使二叉树所有路径值相等的最小代价|1917

本文涉及知识点 C贪心 反证法 决策包容性 CDFS LeetCode2673. 使二叉树所有路径值相等的最小代价 给你一个整数 n 表示一棵 满二叉树 里面节点的数目&#xff0c;节点编号从 1 到 n 。根节点编号为 1 &#xff0c;树中每个非叶子节点 i 都有两个孩子&#xff0c;分别是左孩子…
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java数据库操作-cnblog

java数据库操作-cnblog

创建lib目录&#xff0c;填入jar包 选择 libraries添加lib目录 package nb;import java.sql.Connection; import java.sql.DriverManager; import java.sql.SQLException;public class JDBCtest {private static final String url "jdbc:mysql://localhost:3306/test?c…
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SAP学习笔记 - 豆知识12 - 自动批量更新会计期间

SAP学习笔记 - 豆知识12 - 自动批量更新会计期间

网上买的那种SAP学习虚拟机&#xff0c;一般都是古老的会计期间。 要想更新到现在的日期&#xff0c;需要MMRV/MMPV挨月更新&#xff0c;感叹SAP挺会折磨人。 之前也做过多次探索&#xff0c;基本都没太成功。 SAP MM学习笔记 - 豆知识10 - OMSY 初期化会计期间&#xff0c;…
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深入探索Spring Cloud Gateway：微服务网关的最佳实践

深入探索Spring Cloud Gateway：微服务网关的最佳实践

优质博文&#xff1a;IT-BLOG-CN Spring Cloud Gateway作为Spring Cloud框架的第二代网关&#xff0c;在功能上要比Zuul更加的强大&#xff0c;性能也更好。随着Spring Cloud的版本迭代&#xff0c;Spring Cloud官方有打算弃用Zuul的意思。在笔者调用了Spring Cloud Gateway的…
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使用 Visual Studio Installer Projects 打包 C# WinForms 程序的教程

使用 Visual Studio Installer Projects 打包 C# WinForms 程序的教程

前言 在开发完成一个 C# WinForms 程序后&#xff0c;打包成安装程序是发布和分发软件的重要步骤之一。通过使用 Visual Studio Installer Projects&#xff0c; 可以轻松创建一个 .exe 或 .msi 格式的安装包供用户安装。本文将详细介绍如何使用 Visual Studio Installer Proj…
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网络资源模板--Android Studio 实现简易记事本App

网络资源模板--Android Studio 实现简易记事本App

目录 一、项目演示 二、项目测试环境 三、项目详情 四、完整的项目源码 一、项目演示 网络资源模板--基于Android studio 实现的简易记事本App 二、项目测试环境 三、项目详情 首页 创建一个空的笔记本列表 mNotebookList。使用该列表和指定的布局资源 item_notebook 创建…
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苹果最新论文：LLM只是复杂的模式匹配 而不是真正的逻辑推理

苹果最新论文：LLM只是复杂的模式匹配 而不是真正的逻辑推理

大语言模型真的可以推理吗&#xff1f;LLM 都是“参数匹配大师”&#xff1f;苹果研究员质疑 LLM 推理能力&#xff0c;称其“不堪一击”&#xff01;苹果的研究员 Mehrdad Farajtabar 等人最近发表了一篇论文&#xff0c;对大型语言模型 &#xff08;LLM&#xff09; 的推理能…
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2.实现第一个three.js程序

2.实现第一个three.js程序

实现第一个three.js程序 1.目标效果 注意一个版本问题&#xff1a;three.js版本并不稳定&#xff0c;几乎每个月都会更新一个小版本&#xff0c;尽可能使用固定版本进行开发&#xff0c;事实上我们入门的话&#xff0c;只掌握其中一个版本即可&#xff0c;如果使用新版本&…
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文件与fd

文件与fd

访问文件前&#xff0c;为什么必须要打开文件&#xff1f;/ 打开文件的实质 访问文件前&#xff0c;都必须先打开它&#xff0c; 如fopen 访问文件时&#xff0c;是进程在访问 所以文件必须加载到内存中 我们要访问文件时&#xff0c;一定要通过内存访问 文件没有被打开时&am…
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多线程（三）：线程等待获取线程引用线程休眠线程状态

多线程（三）：线程等待获取线程引用线程休眠线程状态

目录 1、等待一个线程&#xff1a;join 1.1 join() 1.2 join(long millis)——"超时时间" 1.3 join(long millis&#xff0c;int nanos) 2、获取当前线程的引用&#xff1a;currentThread 3、休眠当前进程&#xff1a;sleep 3.1 实际休眠时间 3.2 sleep的特殊…
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SQLI LABS | SQLI LABS 靶场初识

SQLI LABS | SQLI LABS 靶场初识

关注这个靶场的其它相关笔记&#xff1a;SQLI LABS —— 靶场笔记合集-CSDN博客 0x01&#xff1a;SQLI LABS 靶场简介 SQLi-Labs 靶场是一个专门用于学习和测试 SQL 注入漏洞的开源靶场&#xff0c;该靶场提供了多个具有不同漏洞类型和难度级别的 Web 应用程序的环境。这些应用…
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