CustomCSSforFx项目:解决Firefox 115 ESR版本中URL栏下拉列表样式问题
2025-07-06 15:44:49作者:廉彬冶Miranda
在Firefox浏览器中,通过CustomCSSforFx项目可以自定义用户界面样式。本文将重点讨论在Firefox 115 ESR版本中URL栏下拉列表的显示问题及其解决方案。
问题背景
在Firefox 115 ESR版本中,用户报告了URL栏下拉列表的显示问题。具体表现为:
ac_popup_megabar_title_and_url_two_lines.css样式文件在4.5.3和4.5.9版本中失效- 下拉列表中默认只显示6-8个项目,用户希望增加显示数量
解决方案
样式文件修复
对于样式文件失效问题,经测试确认:
- 4.4.2版本及之前的样式文件在Firefox 115 ESR中工作正常
- 最新版本的样式主要适配Firefox 128 ESR及以上版本
解决方案是使用专门为Firefox 115 ESR优化的旧版样式文件。该文件通过以下方式调整URL栏下拉列表的显示:
- 强制换行显示标题和URL
- 调整元素间距和内边距
- 隐藏不必要的分隔符
- 优化不同类型结果(搜索、远程标签页等)的显示方式
增加下拉列表显示项数
要增加URL栏下拉列表显示的项数,需要同时调整两个设置:
-
在about:config中设置:
browser.urlbar.maxRichResults = 20这个值控制最大显示结果数量
-
在浏览器设置中调整:
设置 > 起始页 > 起始页 > 快捷方式行数默认值为1行(显示8项),最大可设置为4行(显示32项)
需要注意的是,当使用两行显示模式时,实际显示的项目数会受到maxRichResults值的限制。例如,设置4行快捷方式理论上可显示32项,但maxRichResults=20时,最终只会显示约20项。
额外技巧
在URL栏输入时:
- 按空格键:显示最常访问的页面(数量受maxRichResults限制)
- 按^键:显示最常搜索的内容
这些快捷键可以帮助用户快速访问常用内容,而无需完全展开下拉列表。
结论
对于仍在使用Firefox 115 ESR版本的用户,建议使用项目提供的专门针对该版本的样式文件。同时,通过合理配置浏览器设置,可以优化URL栏下拉列表的显示效果和项目数量,提升浏览体验。随着Firefox版本的更新,用户应注意检查样式文件的兼容性,必要时使用项目提供的旧版文件。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
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
Spark-Prover-7BSpark-Prover 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专为 Lean4 中的自动定理证明而设计。该模型采用创新的三阶段训练策略,显著增强了形式化推理能力,在同等规模的开源模型中实现了最先进的性能。Python00
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-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
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
7
暂无简介
Dart
614
138
Ascend Extension for PyTorch
Python
163
183
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
240
314
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
126
854
本仓将收集和展示高质量的仓颉示例代码,欢迎大家投稿,让全世界看到您的妙趣设计,也让更多人通过您的编码理解和喜爱仓颉语言。
Cangjie
369
3.15 K
TorchAir 支持用户基于PyTorch框架和torch_npu插件在昇腾NPU上使用图模式进行推理。
Python
255
90
旨在打造算法先进、性能卓越、高效敏捷、安全可靠的密码套件,通过轻量级、可剪裁的软件技术架构满足各行业不同场景的多样化要求,让密码技术应用更简单,同时探索后量子等先进算法创新实践,构建密码前沿技术底座!
C
1.03 K
475
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
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++
644
255