OpenBoard多显示器管理功能解析与使用技巧
2025-06-30 12:58:58作者:余洋婵Anita
OpenBoard作为一款开源的交互式白板软件,在1.7版本中增强了多显示器管理功能。本文将深入解析这一功能的实现原理和使用方法,帮助用户更好地配置多显示器工作环境。
功能概述
OpenBoard 1.7版本的多显示器功能允许用户:
- 指定主显示屏(用于显示完整界面)
- 设置扩展视图(仅显示当前幻灯片)
- 配置预览视图(显示上一张幻灯片)
- 灵活排除不需要使用的显示器
配置方法详解
基本语法规则
- 使用纯数字表示单个显示器编号
- 多显示器配置采用无空格逗号分隔的格式(如"1,2,3")
- 显示器编号顺序对应:主屏→扩展视图→预览视图
图形化配置方式
软件提供了直观的图形界面:
- 点击设置中的"多显示器"选项
- 界面会显示所有已连接显示器的灰色矩形标识
- 直接点击相应矩形即可选择/取消选择显示器
典型应用场景
四显示器专业配置案例
以提问者描述的配置为例(2台投影仪+1触摸屏+1显示器):
- 触摸屏作为主显示屏(完整界面)
- 两台投影仪分别作为:
- 扩展视图(当前幻灯片)
- 预览视图(上一张幻灯片)
- 常规显示器可完全排除,用于其他应用程序
教育场景推荐配置
- 教师平板作为主显示屏
- 教室投影作为扩展视图
- 可选配置预览视图到辅助显示器
技术实现原理
OpenBoard的多显示器管理基于Qt框架的屏幕管理API,通过:
- 获取系统显示器列表和属性
- 应用用户定义的显示配置
- 动态调整各窗口属性和内容显示方式
常见问题解决方案
-
输入无效问题:
- 确保使用英文逗号
- 避免任何空格字符
- 显示器编号在有效范围内
-
配置保存失败:
- 检查用户权限
- 验证显示器连接状态
-
显示内容异常:
- 重新校准显示器排列顺序
- 检查系统显示设置
最佳实践建议
- 先通过系统设置正确排列显示器物理位置
- 在OpenBoard中使用测试模式验证配置
- 为常用配置创建预设方案
- 定期检查显示器编号是否变化(特别是移动设备)
通过掌握这些技巧,用户可以充分发挥OpenBoard在多显示器环境下的强大功能,打造高效的专业演示和工作环境。
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-X1-7BSpark-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-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
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
7
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
321
2.74 K
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
124
851
Ascend Extension for PyTorch
Python
157
179
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++
641
251
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
244
86
暂无简介
Dart
610
136
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
239
311
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
470
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
364
3.04 K