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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

最新的x265库文件,64位的,包含头文件和执行文件,ffmpeg编h265需要的库文件

摘要:VC/C++源码,图形处理,边缘检测 边缘检测VC源码，带可执行文件和所需控件，在Win7、win7SP1下完成测试，Vista SP2（未测试）、Win8（未测试），本边缘检测程序不支持XP操作系统，注意：在Windows XP系统下不能运行生成的Exe程序。 运行环境：Windows/Visual C/C++

viQOO工具箱V2.0.3by某贼.exe

matlab GUI 打包成exe可执行文件的方法（2016b)经过测试基本可以实现功能。

使用最新的github源程序打包的单个可执行程序Labelme.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。 labelme工具主要用于图像分割领域制作自己的数据集； labelme可以自己制作像MaskRCNN模型做图像分割训练需要的数据集。

chatgpt windows 版本，国内ip无需翻墙 可以在windows 上进行使用的chatgpt可执行文件