Dash to Panel扩展中优化任务栏图标间距的技巧
2025-06-16 17:05:53作者:蔡怀权
概述
Dash to Panel作为GNOME桌面环境的热门扩展,允许用户将Dash与应用启动器合并到面板中,形成类似Windows任务栏的布局。在实际使用中,用户经常需要调整图标间距来优化屏幕空间利用率。本文将详细介绍如何通过调整相关参数来优化任务栏图标间距。
核心调整参数
Dash to Panel提供了多个参数来控制图标间距和大小:
- 应用图标边距(App Icon Margin):控制图标之间的外部间距
- 应用图标内边距(App Icon Padding):控制图标内部的空间
- 面板厚度(Panel Thickness):直接影响图标大小和整体布局
详细调整方法
基础调整路径
- 打开Dash to Panel设置界面
- 导航至"样式(Style)"选项卡
- 找到"应用图标边距"和"应用图标内边距"选项
- 根据需求减小这些数值
进阶调整建议
- 对于高分辨率显示器,可以尝试将边距值设为2-4px
- 内边距通常可以设置为边距值的50%-70%
- 配合调整面板厚度可以获得更紧凑的布局效果
实际效果对比
调整前:
- 图标间距过大,浪费水平空间
- 屏幕利用率低,显示图标数量有限
调整后:
- 图标排列更紧凑
- 相同空间可显示更多应用图标
- 为窗口切换器留出更多空间
注意事项
- 过度减小间距可能导致图标拥挤,影响点击准确性
- 不同GNOME版本可能需要不同的最佳参数值
- 调整后建议观察系统稳定性,极端值可能导致显示异常
通过合理调整这些参数,用户可以在保持良好可用性的同时最大化利用屏幕空间,打造高效的工作环境。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
Kimi-K2.5Kimi K2.5 是一款开源的原生多模态智能体模型,它在 Kimi-K2-Base 的基础上,通过对约 15 万亿混合视觉和文本 tokens 进行持续预训练构建而成。该模型将视觉与语言理解、高级智能体能力、即时模式与思考模式,以及对话式与智能体范式无缝融合。Python00- QQwen3-Coder-Next2026年2月4日,正式发布的Qwen3-Coder-Next,一款专为编码智能体和本地开发场景设计的开源语言模型。Python00
xw-cli实现国产算力大模型零门槛部署,一键跑通 Qwen、GLM-4.7、Minimax-2.1、DeepSeek-OCR 等模型Go06
PaddleOCR-VL-1.5PaddleOCR-VL-1.5 是 PaddleOCR-VL 的新一代进阶模型,在 OmniDocBench v1.5 上实现了 94.5% 的全新 state-of-the-art 准确率。 为了严格评估模型在真实物理畸变下的鲁棒性——包括扫描伪影、倾斜、扭曲、屏幕拍摄和光照变化——我们提出了 Real5-OmniDocBench 基准测试集。实验结果表明,该增强模型在新构建的基准测试集上达到了 SOTA 性能。此外,我们通过整合印章识别和文本检测识别(text spotting)任务扩展了模型的能力,同时保持 0.9B 的超紧凑 VLM 规模,具备高效率特性。Python00
KuiklyUI基于KMP技术的高性能、全平台开发框架,具备统一代码库、极致易用性和动态灵活性。 Provide a high-performance, full-platform development framework with unified codebase, ultimate ease of use, and dynamic flexibility. 注意:本仓库为Github仓库镜像,PR或Issue请移步至Github发起,感谢支持!Kotlin08
VLOOKVLOOK™ 是优雅好用的 Typora/Markdown 主题包和增强插件。 VLOOK™ is an elegant and practical THEME PACKAGE × ENHANCEMENT PLUGIN for Typora/Markdown.Less00
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
27
11
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
532
3.74 K
openEuler内核是openEuler操作系统的核心,既是系统性能与稳定性的基石,也是连接处理器、设备与服务的桥梁。
C
336
178
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++
886
596
Ascend Extension for PyTorch
Python
340
404
暂无简介
Dart
771
191
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
12
1
openJiuwen agent-studio提供零码、低码可视化开发和工作流编排,模型、知识库、插件等各资源管理能力
TSX
986
247
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
416
4.21 K
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
303
355