DisplayConfig项目:使用Set-DisplayPosition命令管理多显示器布局
前言
在当今多显示器工作环境中,如何高效地管理和配置多个显示器的布局位置是许多用户面临的实际问题。DisplayConfig项目中的Set-DisplayPosition命令为解决这一问题提供了强大的工具。本文将详细介绍如何使用这一命令来调整显示器布局。
命令概述
Set-DisplayPosition是DisplayConfig模块中的核心命令之一,主要用于调整一个或多个显示器的位置布局。它支持多种定位方式,包括绝对坐标定位、相对定位、左右排列以及显示器位置交换等。
基本用法
1. 绝对坐标定位
最基本的用法是通过指定X和Y坐标来定位显示器:
Set-DisplayPosition -DisplayId 1 -XPosition 0 -YPosition 0
这会将ID为1的显示器定位在坐标原点(0,0)位置。
2. 相对偏移定位
如果需要基于当前显示器位置进行调整,可以使用-AsOffset参数:
Set-DisplayPosition -DisplayId 2 -XPosition 100 -YPosition 50 -AsOffset
这会将ID为2的显示器向右移动100像素,向下移动50像素。
高级用法
1. 显示器相对定位
Set-DisplayPosition支持基于其他显示器的相对定位:
Set-DisplayPosition -DisplayId 1 -Position Right -RelativeDisplayId 2
这会将ID为1的显示器放置在ID为2显示器的右侧。支持的相对位置包括:
- Left(左侧)
- Right(右侧)
- Above(上方)
- Under(下方)
2. 多显示器从左到右排列
对于需要将多个显示器水平排列的场景:
Set-DisplayPosition -LeftToRightDisplayIds 2,1,3
这将按照2→1→3的顺序从左到右排列显示器。
3. 显示器位置交换
如果需要交换两个显示器的位置:
Set-DisplayPosition -SwapDisplay 1,2
这会交换ID为1和2的两个显示器的位置。
实用技巧
- 组合使用命令:可以组合多个Set-DisplayPosition命令来实现复杂的布局:
Get-DisplayConfig |
Set-DisplayPosition -DisplayId 1 -Position Above -RelativeDisplayId 2 |
Set-DisplayPosition -DisplayId 3 -Position Above -RelativeDisplayId 1 |
Use-DisplayConfig
-
临时调整:使用
-DontSave参数可以临时调整布局而不保存到配置数据库,方便测试不同布局方案。 -
自动调整:当显示器位置重叠时,可以使用
-AllowChanges参数允许Windows自动调整位置。
注意事项
-
DisplayId的分配基于显示器的连接端口和类型,不同系统可能有差异。
-
要永久改变显示器的DisplayId,需要物理更换显示器的连接端口。
-
复杂的布局调整可能需要多次执行命令才能达到预期效果。
结语
Set-DisplayPosition命令为多显示器环境下的布局管理提供了灵活而强大的解决方案。通过掌握其各种用法,用户可以轻松实现从简单到复杂的各种显示器布局需求,显著提升工作效率和使用体验。
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
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
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
yuanrongopenYuanrong runtime:openYuanrong 多语言运行时提供函数分布式编程,支持 Python、Java、C++ 语言,实现类单机编程高性能分布式运行。Go051
MiniCPM-SALAMiniCPM-SALA 正式发布!这是首个有效融合稀疏注意力与线性注意力的大规模混合模型,专为百万级token上下文建模设计。00
ebook-to-mindmapepub、pdf 拆书 AI 总结TSX01