Dunst项目在Ubuntu 22.04上的编译与配置指南
前言
Dunst是一个轻量级的Linux桌面通知守护程序,作为GNOME通知守护程序的替代品而设计。本文将详细介绍在Ubuntu 22.04系统上从源代码编译安装最新版Dunst的过程,以及常见配置问题的解决方案。
准备工作
在开始编译前,需要确保系统已安装必要的依赖库。对于Ubuntu 22.04系统,需要安装以下开发包:
sudo apt install libx11-dev libxinerama-dev libxrandr-dev libxss-dev libglib2.0-dev libpango1.0-dev libgtk-3-dev libxdg-basedir-dev libgdk-pixbuf-2.0-dev libnotify-dev
这些包包含了Dunst运行所需的核心功能支持,包括X11窗口系统、图形渲染、文本布局等基础组件。
编译安装过程
-
首先从Git仓库获取源代码:
git clone https://github.com/dunst-project/dunst.git cd dunst
-
编译源代码:
make
-
使用checkinstall进行安装(推荐方式):
sudo PREFIX=/usr checkinstall
checkinstall工具会创建一个.deb包并安装它,这样便于后续的包管理,如卸载或升级。
配置文件处理
安装完成后,系统默认配置文件通常位于/etc/xdg/dunst/dunstrc
。建议用户不要直接修改此文件,而是将其复制到用户配置目录:
mkdir -p ~/.config/dunst
cp /etc/xdg/dunst/dunstrc ~/.config/dunst/
需要注意的是,旧版本的配置文件可能包含已被弃用的配置项。如果遇到类似"Setting geometry in section global doesn't exist"的警告,说明配置文件已过时。此时应该使用项目仓库中提供的最新配置文件模板。
常见问题解决
-
配置警告问题:当出现配置项不存在的警告时,应该检查配置文件版本是否与安装的Dunst版本匹配。最新版本的Dunst可能已经修改了某些配置项的名称或结构。
-
通知窗口几何设置:目前版本尚不支持通过规则(rules)动态修改通知窗口的几何属性,这个功能预计会在未来版本中实现。
-
功能选择:从最新开发分支编译时,可以选择只构建Wayland或Xorg支持,这样可以减少不必要的依赖项安装。
总结
从源代码编译安装Dunst在Ubuntu系统上是一个相对简单的过程,只需确保安装了正确的依赖项并遵循标准的编译安装流程。配置时需要注意版本兼容性问题,使用与软件版本匹配的配置文件模板可以避免大多数配置错误。对于希望使用最新功能的用户,从源代码安装是推荐的方式,而不是依赖系统仓库中可能较旧的版本。
GLM-4.6
GLM-4.6在GLM-4.5基础上全面升级:200K超长上下文窗口支持复杂任务,代码性能大幅提升,前端页面生成更优。推理能力增强且支持工具调用,智能体表现更出色,写作风格更贴合人类偏好。八项公开基准测试显示其全面超越GLM-4.5,比肩DeepSeek-V3.1-Terminus等国内外领先模型。【此简介由AI生成】Jinja00- DDeepSeek-V3.2-ExpDeepSeek-V3.2-Exp是DeepSeek推出的实验性模型,基于V3.1-Terminus架构,创新引入DeepSeek Sparse Attention稀疏注意力机制,在保持模型输出质量的同时,大幅提升长文本场景下的训练与推理效率。该模型在MMLU-Pro、GPQA-Diamond等多领域公开基准测试中表现与V3.1-Terminus相当,支持HuggingFace、SGLang、vLLM等多种本地运行方式,开源内核设计便于研究,采用MIT许可证。【此简介由AI生成】Python00
openPangu-Ultra-MoE-718B-V1.1
昇腾原生的开源盘古 Ultra-MoE-718B-V1.1 语言模型Python00ops-transformer
本项目是CANN提供的transformer类大模型算子库,实现网络在NPU上加速计算。C++0118AI内容魔方
AI内容专区,汇集全球AI开源项目,集结模块、可组合的内容,致力于分享、交流。02Spark-Chemistry-X1-13B
科大讯飞星火化学-X1-13B (iFLYTEK Spark Chemistry-X1-13B) 是一款专为化学领域优化的大语言模型。它由星火-X1 (Spark-X1) 基础模型微调而来,在化学知识问答、分子性质预测、化学名称转换和科学推理方面展现出强大的能力,同时保持了强大的通用语言理解与生成能力。Python00GOT-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- HHowToCook程序员在家做饭方法指南。Programmer's guide about how to cook at home (Chinese only).Dockerfile011
- PpathwayPathway is an open framework for high-throughput and low-latency real-time data processing.Python00
最新内容推荐
项目优选









