Keyd项目对TrackPoint设备支持的技术说明
在Linux系统中,键盘映射工具keyd是一个强大的键盘自定义工具,但用户需要注意它对某些特殊输入设备的支持情况。最近有用户报告在OpenSUSE系统上使用Lenovo ThinkPad键盘时遇到了TrackPoint滚动功能失效的问题。
问题现象
当用户使用Lenovo ThinkPad键盘(设备ID: 17ef:6009)时,发现TrackPoint的滚动功能异常。正常情况下,用户可以通过按住左键并用TrackPoint上下移动来实现滚动功能。但在启动keyd服务后,这一功能失效。
技术背景
TrackPoint是Lenovo ThinkPad系列笔记本特有的指点杆设备,它通常与键盘集成在一起。在Linux系统中,TrackPoint设备会被识别为独立的输入设备,与键盘分开处理。
问题原因
keyd项目主要设计用于处理键盘输入设备,并不直接支持TrackPoint或触摸板等指针设备。当keyd运行时,它可能会错误地将TrackPoint设备识别为键盘设备进行处理,从而导致TrackPoint的正常功能被干扰。
解决方案
对于需要使用TrackPoint滚动功能的用户,可以通过以下方法解决:
-
设备排除法:在keyd的配置文件中明确排除TrackPoint设备。可以在配置文件
[config]部分使用-<设备ID>的语法来排除特定设备。 -
配置示例:
[config]
-17ef:6009
- 设备识别:首先需要确定TrackPoint设备的准确ID,可以通过
lsusb或evtest等工具查看系统识别的输入设备信息。
注意事项
-
不同型号的ThinkPad键盘可能有不同的设备ID,需要根据实际情况调整配置。
-
如果系统中有多个输入设备,可能需要排除多个设备ID才能确保所有指针设备正常工作。
-
在更新keyd版本后,建议重新检查设备排除配置,因为新版本可能会改变设备识别逻辑。
总结
虽然keyd是一个功能强大的键盘定制工具,但用户在使用特殊输入设备时需要了解其支持范围。通过合理配置设备排除,可以确保TrackPoint等指针设备的正常功能不受影响。对于依赖TrackPoint滚动功能的ThinkPad用户,正确配置设备排除是解决问题的关键。
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-1.5暂无简介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
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。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