使用最新的github源程序打包的单个可执行程序LabelImg.exe文件! 省去了安装anaconda环境后再配置Label环境的步骤，直接双击Windows环境下使用，便于协同标注，提高标注效率。 labelimg工具主要用于在目标检测； labelimg用于制作自己的数据集训练像YOLOv3、YOLOv4等目标检测模型；

iPerf3是一个用于测量网络带宽性能的开源工具。它被设计用于评估网络连接的吞吐量、延迟和数据包丢失率等性能指标。以下是关于iPerf3的一些重要信息和功能： 客户端-服务器架构：iPerf3采用客户端-服务器模型，其中一台计算机充当服务器，而另一台计算机充当客户端。客户端通过向服务器发送网络流量并测量性能来评估网络连接。 带宽测量：iPerf3的主要用途之一是测量网络的带宽。它可以在两台计算机之间生成网络流量，然后测量发送和接收之间的吞吐量，以确定可用带宽。 多种测试模式：iPerf3支持多种测试模式，包括TCP和UDP。TCP测试通常用于测量可用带宽，而UDP测试用于测量延迟和数据包丢失率，适用于实时应用程序如语音通话和视频流的性能评估。 灵活的参数配置：iPerf3允许用户通过命令行参数来配置测试的各个方面，如测试持续时间、数据流量的方向、端口号、并发连接数等。 报告结果：iPerf3生成详细的性能报告，包括吞吐量、延迟、丢包率等指标。这些报告可以帮助网络管理员和工程师了解网络连接的质量，并识别任何性能问题。 跨平台支持：iPerf3可在多种操作系统上运行，包括Lin

将JAVA生成可执行文件

嵌入式系统编程文件格式多种多样。为方便嵌入式系统开发和深度理解各种目标系统，论文详细分析了多种主流的嵌入式可执行文件（即

一个基于Python3的程序源码和可执行文件，是一个智能Excel数据分析器，可以用来做为毕业设计，也同样可以用使得自己的上班生活更加便利。主要实现几个功能：导入Excel，提取列数据，定向筛选，多表合并。多表统计排行和生成图表。直接上传源码和可执行文件的压缩包，下载即可运行。

A Python Byte-code Disassembler/Decompiler Decompyle++ aims to translate compiled Python byte-code back into valid and human-readable Python source code. While other projects have achieved this with varied success, Decompyle++ is unique in that it seeks to support byte-code from any version of Python. Decompyle++ includes both a byte-code disassembler (pycdas) and a decompiler (pycdc). As the name implies, Decompyle++ is written in C++.

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这是一个关于一个windows下的exe程序的执行原理

NNFusion是一种灵活高效的DNN编译器，可以从DNN模型描述（例如TensorFlow冻结模型和ONNX格式）生成高性能可执行文件。以高效的编译器为核心，NNFusion的目标是： 促进全栈模型优化 提供无框架的代码生成功能 支持新的加速器设备作为目标推理设备 谁应该考虑使用NNFusion？ 想要加快其预定义或预训练的DNN模型的执行性能的开发人员。 希望将其经过预训练的模型作为无框架源代码且库依赖性最小的开发人员。 想要快速尝试新的编译器优化思想或对某些特定模型进行自定义优化的研究人员。 :raising_hands: 突出特点 提供全栈优化机制，包括： 数据流图优化，例如CSE，编译时常量折叠等。 特定于模型的内核选择，内核协同调度，内核融合和自动内核调谐器集成。 静态内存布局和布局优化。 提供提前和源到源（模型到代码）的编译，以减少运行时的开销并消除库/框架的依赖关系。 支持流行的DNN模型格式，包括