Solaar项目中的Logitech MX Anywhere 3S鼠标配置恢复问题分析
2025-05-31 05:33:33作者:曹令琨Iris
问题背景
Solaar作为Logitech设备的Linux管理工具,近期用户反馈在使用MX Anywhere 3S鼠标时遇到了配置恢复问题。主要表现为设备从休眠或电源关闭状态恢复后,无法正确恢复用户配置,且图形界面显示的功能选项不稳定。
问题现象
用户在使用过程中观察到以下典型现象:
- 鼠标从休眠或电源关闭状态恢复后,自定义配置(如中键设置)丢失
- Solaar图形界面显示的功能选项不稳定,每次启动显示不同的设置选项
- 滚轮棘轮模式设置无法保持
- 电池状态信息时有时无
技术分析
经过深入分析,该问题涉及多个技术层面:
-
蓝牙协议栈问题:MX Anywhere 3S通过蓝牙连接时,bluez协议栈的变更导致了设备通信不稳定。新版本的bluez为了解决设备初始化速度问题,修改了hidraw节点的处理方式,使得设备重新连接后hidraw接口的写入操作可能失效。
-
配置管理机制:Solaar会记录设备的所有设置变更,但设备本身的固件设置理论上不应改变。当启动过程中出现通信问题时,Solaar可能无法正确检测所有可用设置。
-
设备特性支持:MX Anywhere 3S支持36种HID++ 2.0特性,包括可重编程按键、高精度滚轮等高级功能。这些功能的检测和设置恢复需要稳定的通信环境。
解决方案
针对这一问题,可以尝试以下解决方案:
-
升级Solaar版本:建议升级至1.1.13或更高版本,这些版本对蓝牙问题有更好的处理。
-
配置文件处理:
- 删除或修改配置文件中的"_absent"条目,强制Solaar重新检测所有设置
- 注意保持配置文件的语法正确性
-
设备连接管理:
- 尝试完全移除并重新配对设备
- 确保hidraw节点在设备断开时被正确移除
-
故障排查:
- 使用
solaar -ddd命令启动,观察设备开关时的详细日志 - 检查系统日志中与蓝牙相关的错误信息
- 使用
长期建议
对于Logitech设备用户,特别是使用蓝牙连接时:
- 考虑使用USB接收器连接(如Unifying接收器),通常比蓝牙连接更稳定
- 定期检查Solaar项目更新,获取最新的设备支持改进
- 对于关键配置,考虑使用命令行界面进行设置,减少对图形界面的依赖
总结
MX Anywhere 3S在Linux下的配置恢复问题主要源于蓝牙协议栈变更与设备通信机制的交互问题。通过版本升级和适当的配置调整,大多数用户应该能够获得稳定的使用体验。Solaar开发团队持续关注这类问题,并在新版本中不断改进设备支持。
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
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
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
7
Ascend Extension for PyTorch
Python
184
196
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++
648
265
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
275
97
暂无简介
Dart
623
140
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
380
3.43 K
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
242
315
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
1.1 K
621
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
126
856
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