使用旧安卓设备作为Linux的第二显示器:Linux-Second-Screen
2024-05-31 07:05:25作者:翟江哲Frasier
项目介绍
Linux-Second-Screen是一个创新的开源项目,它将你的旧安卓设备转变为Linux系统的第二显示器,让你的工作空间更加广阔。这个项目由一系列bash脚本组成,利用adb工具与安卓设备进行交互,实现显示器的配置和管理。
项目技术分析
该项目依赖于老版本的NVIDIA驱动,但请注意,这可能不再兼容最新的系统。对于替代方案,作者建议使用evdi内核模块。项目中的主要脚本包括:
device: 通过名称选择目标设备,并执行adb命令。display: 管理Linux的显示设置,创建虚拟显示器。droid: 这个脚本是adb的增强版,用于处理各种安卓设备的操作,如启动应用、更改日期时间等。input: 在不支持触摸和滑动指令的设备上模拟输入。keyboard: 发送复杂的键盘事件,简化输入操作。terminal: 利用screen工具实现终端共享,像VNC一样连接其他设备。vnc: VNC命令的包装器,便于管理和启动虚拟桌面。
应用场景
- 开发者可以在主屏幕编写代码,在第二屏幕上实时查看编译或测试结果。
- 设计师可以一边在主屏幕设计,一边在第二屏幕参考素材或预览效果。
- 对于家庭办公室,可以扩展工作区以减少窗口切换。
项目特点
- 轻松将旧安卓设备再利用,节省成本。
- 提供了详细的步骤指南,易于设置和使用。
- 支持自定义分辨率,适应不同设备需求。
- 可以通过VNC远程访问,方便多设备协作。
设置与使用
首先,确保已安装adb并将其添加到PATH中。运行项目的setup脚本以安装所需工具。然后,使用display create创建虚拟显示器。重启计算机后,即可看到新的虚拟视频输出。
要创建扩展显示,按照项目文档的说明进行操作,包括获取设备信息、计算虚拟分辨率、设置显示分辨率、启动VNC服务器以及在安卓设备上共享VNC连接。
尽管项目已经有一段时间没有更新,但它仍然是一个有价值的解决方案,特别是对于那些仍在使用旧硬件并寻求拓展显示器的Linux用户来说。
如果你正在寻找一种方法来扩展你的Linux工作空间,不妨尝试一下Linux-Second-Screen,发掘你的旧安卓设备的新潜力。为了更多的详细信息和教程,请参阅项目官方仓库内的文档。
登录后查看全文
热门项目推荐
atomcodeClaude Code 的开源替代方案。连接任意大模型,编辑代码,运行命令,自动验证 — 全自动执行。用 Rust 构建,极致性能。 | An open-source alternative to Claude Code. Connect any LLM, edit code, run commands, and verify changes — autonomously. Built in Rust for speed. Get StartedRust0191
cann-learning-hubCANN 学习中心仓,支持在线互动运行、边学边练,提供教程、示例与优化方案,一站式助力昇腾开发者快速上手。Jupyter Notebook0118
Step-3.7-FlashStep-3.7-Flash是一个拥有 1980 亿参数的稀疏混合专家(MoE)视觉语言模型,由 1960 亿参数的语言主干网络和 18 亿参数的视觉编码器组合而成,具备原生图像理解能力。Python00
JoyAI-EchoJoyAI-Echo,这是一个独立的、仅用于推理的版本,旨在实现分钟级多镜头音视频生成。它采用了经过蒸馏的DMD生成器、配对的跨模态记忆以及故事级别的一致性。其性能的核心在于,一个跨模态视听记忆库能够在长达五分钟的视频中保持角色外观和语音音色的一致性。同时,一个训练后处理流程将基于记忆的强化学习与分布匹配蒸馏相结合,实现了7.5倍的速度提升,显著增强了视觉质量和对齐效果。00
fun-rec推荐系统入门教程,在线阅读地址:https://datawhalechina.github.io/fun-rec/Python03
so-large-lm大模型基础: 一文了解大模型基础知识01
项目优选
收起
暂无描述
Dockerfile
764
4.98 K
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++
857
1.93 K
本项目是CANN提供的神经网络类计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
683
1.33 K
Ascend Extension for PyTorch
Python
719
880
deepin linux kernel
C
32
16
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
457
439
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++
1.08 K
1.1 K
华为昇腾面向大规模分布式训练的多模态大模型套件,支撑多模态生成、多模态理解。
Python
151
252
CANN 学习中心仓,支持在线互动运行、边学边练,提供教程、示例与优化方案,一站式助力昇腾开发者快速上手。
Jupyter Notebook
305
118
昇腾LLM分布式训练框架
Python
178
221