Fastfetch 项目中的显示器刷新率检测功能解析
2025-05-17 13:58:54作者:宗隆裙
背景介绍
Fastfetch 是一款系统信息查询工具,类似于著名的 Neofetch,但更注重性能和跨平台兼容性。在 Windows 平台下,Fastfetch 提供了显示器和显示器信息的检测功能,能够报告分辨率、物理尺寸、像素密度等关键参数。
当前功能分析
目前 Fastfetch 的显示器模块(Display)和显示器信息模块(Monitor)提供了以下信息:
-
显示器模块:
- 显示当前活动显示器的配置
- 包括分辨率、当前刷新率、显示器尺寸
- 标识显示器类型(内置/外接)
- 标记主显示器
-
显示器信息模块:
- 提供显示器的物理尺寸和像素密度
- 显示制造商信息
- 报告序列号和生产日期
技术挑战
在实际使用中,用户报告了两个主要问题:
- 刷新率信息不完整:Fastfetch 只显示当前刷新率,而用户希望看到显示器支持的最大刷新率
- 关闭显示器时的信息缺失:当笔记本电脑内置显示器关闭时,Fastfetch 无法获取其信息
技术实现细节
Fastfetch 在 Windows 平台下通过以下方式获取显示器信息:
- 当前配置信息:通过 Windows API 获取活动显示器的当前分辨率、刷新率等设置
- 显示器EDID数据:从显示器扩展显示标识数据(EDID)中获取物理尺寸、制造商信息等
对于刷新率检测,Fastfetch 目前采用 Windows 报告的首选模式(preferred mode)的刷新率。然而,这个首选模式并不总是对应显示器的最大刷新率。
解决方案演进
开发团队针对这些问题进行了以下改进:
-
刷新率报告策略优化:
- 优先显示当前实际使用的刷新率
- 如果首选模式报告的刷新率低于当前值,则以当前值为准
- 通过解析 EDID 数据尝试获取最大支持刷新率
-
关闭显示器的处理:
- 保持当前设计,仅报告活动显示器的信息
- 通过 EDID 数据仍可获取关闭显示器的静态信息
技术难点
- Windows API 限制:Windows 没有直接提供获取显示器最大刷新率的API
- EDID 数据解析:虽然 EDID 包含显示器能力信息,但刷新率支持通常以范围或模式列表形式存在,解析复杂
- 多显示器场景:不同显示器可能有不同的能力,需要分别处理
实际应用示例
在实际测试中,Fastfetch 现在能够正确报告以下信息:
Display (PL2730H): 1920x1080 @ 74.973 Hz in 27″ [External]
Monitor (PL2730H): 1920x1080 px @ 59.940 Hz - 598x336 mm (27.01 inches, 81.57 ppi)
其中显示模块报告了当前实际使用的74.973Hz刷新率,而显示器信息模块则报告了EDID中59.940Hz的基础刷新率信息。
未来优化方向
- 更全面的EDID解析:深入解析显示器支持的所有分辨率和刷新率组合
- 用户配置选项:允许用户选择是否显示最大刷新率或当前刷新率
- 多平台一致性:确保Windows、Linux和macOS平台下行为一致
总结
Fastfetch 在显示器信息检测方面提供了实用功能,特别是在Windows平台下。虽然存在一些技术限制,但通过合理的设计决策和持续优化,已经能够满足大多数用户的基本需求。对于专业用户关心的最大刷新率等问题,开发团队仍在探索更完善的解决方案。
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-1.5HunyuanVideo-1.5作为一款轻量级视频生成模型,仅需83亿参数即可提供顶级画质,大幅降低使用门槛。该模型在消费级显卡上运行流畅,让每位开发者和创作者都能轻松使用。本代码库提供生成创意视频所需的实现方案与工具集。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
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
最新内容推荐
全球GEOJSON地理数据资源下载指南 - 高效获取地理空间数据的完整解决方案 JDK 8u381 Windows x64 安装包:企业级Java开发环境的完美选择 TextAnimator for Unity:打造专业级文字动画效果的终极解决方案 全球36个生物多样性热点地区KML矢量图资源详解与应用指南 PANTONE潘通AI色板库:设计师必备的色彩管理利器 Launch4j中文版:Java应用程序打包成EXE的终极解决方案 CS1237半桥称重解决方案:高精度24位ADC称重模块完全指南 Jetson TX2开发板官方资源完全指南:从入门到精通 Photoshop作业资源文件下载指南:全面提升设计学习效率的必备素材库 WebVideoDownloader:高效网页视频抓取工具全面使用指南
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
🔥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
20
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
385
3.72 K
暂无简介
Dart
635
144
喝着茶写代码!最易用的自托管一站式代码托管平台,包含Git托管,代码审查,团队协作,软件包和CI/CD。
Go
23
0
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++
651
275
🎉 (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
1.12 K
627
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
245
316
Ascend Extension for PyTorch
Python
196
215