推荐:UnamDownloader 1.6.0 - 高效静默的文件获取工具
2024-06-04 08:36:30作者:董宙帆

UnamDownloader 1.6.0 是一个开源的、静默式的文件获取工具(资源整合器),可构建为本地C语言或托管(.NET C#)文件。与传统的文件整合器不同,UnamDownloader通过获取而不是在内存中存储文件来执行其功能。此外,它还提供了UnamBinder,用于普通的文件整合。
项目介绍
这款工具的主要特点是其高效性、小巧和多文件支持。它通过Powershell进行操作,有效提升了兼容性,并且兼容所有测试过的Windows版本,从Windows 7到Windows 11,支持所有类型的文件。它的体积通常小于5KB,而且具备添加Windows Defender信任项的功能,以及添加图标和/或程序集数据的能力。
技术分析
UnamDownloader采用先进的编译策略,能构建为原生C或托管.NET C# 32位程序。新版本1.6.0增加了.NET C#的编译选择,同时优化了代码,提升了性能。它使用自定义的XOR加密方式对字符串进行处理,以增强安全性,并采用了新的Windres资源编译器以支持图标和程序集数据。
应用场景
无论是在软件开发、自动化部署,还是在需要高效获取大量文件的场合,UnamDownloader都能发挥作用。它的静默模式使其在后台高效地工作,不会干扰用户操作。加上其小巧的体积和广泛的系统兼容性,使得它成为各种系统集成和自动化任务的理想工具。
项目特点
- 原生或托管:可选择构建为C语言原生程序或.NET C#程序。
- 静默模式:无任何可见输出,不影响用户体验。
- 小巧轻便:最终构建的工具通常小于5KB。
- 多文件支持:可同时处理任意数量的文件获取任务。
- Powershell驱动:提升兼容性和可靠性。
- 跨平台兼容:兼容Windows 7至Windows 11操作系统。
- Windows Defender信任:提升安全软件的兼容性。
- 自定义特性:支持添加图标和/或程序集信息。
- 错误处理:可以显示自定义提示消息,提升用户体验。
获取与更新
已编译好的预览版本可在项目的发布页找到。最新的变动和改进请查看变更日志。
UnamDownloader是一个精心设计的高效工具,无论是专业开发者还是普通用户,都可以充分利用其优势。现在就加入我们,体验这个强大的、开源的资源获取解决方案吧!
登录后查看全文
热门项目推荐
ERNIE-4.5-VL-28B-A3B-ThinkingERNIE-4.5-VL-28B-A3B-Thinking 是 ERNIE-4.5-VL-28B-A3B 架构的重大升级,通过中期大规模视觉-语言推理数据训练,显著提升了模型的表征能力和模态对齐,实现了多模态推理能力的突破性飞跃Python00
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
MiniMax-M2MiniMax-M2是MiniMaxAI开源的高效MoE模型,2300亿总参数中仅激活100亿,却在编码和智能体任务上表现卓越。它支持多文件编辑、终端操作和复杂工具链调用Python00
HunyuanVideo-1.5HunyuanVideo-1.5作为一款轻量级视频生成模型,仅需83亿参数即可提供顶级画质,大幅降低使用门槛。该模型在消费级显卡上运行流畅,让每位开发者和创作者都能轻松使用。本代码库提供生成创意视频所需的实现方案与工具集。00
MiniCPM-V-4_5MiniCPM-V 4.5 是 MiniCPM-V 系列中最新且功能最强的模型。该模型基于 Qwen3-8B 和 SigLIP2-400M 构建,总参数量为 80 亿。与之前的 MiniCPM-V 和 MiniCPM-o 模型相比,它在性能上有显著提升,并引入了新的实用功能Python00
GOT-OCR-2.0-hf阶跃星辰StepFun推出的GOT-OCR-2.0-hf是一款强大的多语言OCR开源模型,支持从普通文档到复杂场景的文字识别。它能精准处理表格、图表、数学公式、几何图形甚至乐谱等特殊内容,输出结果可通过第三方工具渲染成多种格式。模型支持1024×1024高分辨率输入,具备多页批量处理、动态分块识别和交互式区域选择等创新功能,用户可通过坐标或颜色指定识别区域。基于Apache 2.0协议开源,提供Hugging Face演示和完整代码,适用于学术研究到工业应用的广泛场景,为OCR领域带来突破性解决方案。00
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
8
暂无简介
Dart
643
149
Ascend Extension for PyTorch
Python
203
219
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
654
282
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
248
317
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
9
1
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
1.13 K
631
本项目是CANN提供的是一款高效、可靠的Transformer加速库,基于华为Ascend AI处理器,提供Transformer定制化场景的高性能融合算子。
C++
77
100
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
130
861
仓颉编程语言运行时与标准库。
Cangjie
134
873