推荐开源项目:Mac键盘布局适用于Windows系统
2024-05-29 17:31:47作者:房伟宁
在科技日新月异的今天,跨平台的工作和交流变得越来越普遍。然而,对于习惯于Mac电脑键盘布局的用户来说,在Windows系统中工作可能会遇到一些不便。为了解决这一问题,我们很高兴向大家推荐一个出色的开源项目——Mac Keyboard Layouts for Windows。
项目介绍
该项目旨在为Windows用户提供与Mac电脑相似的键盘布局体验。它提供了两种布局:一种是模仿标准美式布局(也等同于加拿大的英文布局),另一种则是复制了Mac OS X中的"U.S. Extended"布局。这两种布局都能帮助你在Windows系统上轻松输入各种特殊字符和音标,而无需牺牲常用键的功能。
项目技术分析
项目采用Microsoft Keyboard Layout Creator工具进行设计,并提供源文件,方便开发者进一步自定义和修改。此外,还支持Adobe创建的脚本,用于将Mac的键盘布局转换为Windows格式,这大大降低了移植的难度。
应用场景
无论你是编程人员、设计师、语言学者还是普通用户,这个项目都可以大大提高你的工作效率。尤其对于需要频繁输入特殊字符的人来说,如写作论文、编写代码或进行多语言沟通,这种布局能让你快速准确地打出所需符号。
项目特点
- 兼容性 - 兼容标准的U.S.布局和更丰富的"U.S. Extended"布局,两者可以同时安装在同一系统上。
- 易用性 - 直接通过快捷键组合即可输入各种符号,无需切换到特殊输入模式。
- 直观界面 - 使用Windows On-Screen Keyboard可直观查看所有可用的组合键。
- 可定制化 - 提供源文件,用户可以根据自己的需求进行修改和调整。
安装十分简单,只需解压下载的文件并运行对应的"setup.exe"程序,即可将其添加到Windows的输入法选择菜单。如果想卸载,只需通过控制面板操作即可。
总的来说,Mac Keyboard Layouts for Windows是一个极其实用的开源项目,如果你经常在Windows系统下工作但又怀念Mac的键盘布局,那么这个项目绝对值得尝试。快来加入社区,享受更加顺畅的跨平台输入体验吧!
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-1.5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-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
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
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
477
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
375
3.21 K
Ascend Extension for PyTorch
Python
169
190
暂无简介
Dart
615
140
🔥LeetCode solutions in any programming language | 多种编程语言实现 LeetCode、《剑指 Offer(第 2 版)》、《程序员面试金典(第 6 版)》题解
Java
62
19
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
126
855
仓颉编程语言测试用例。
Cangjie
36
852
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++
647
258