强烈推荐:一款用于实时监控CPU使用的Stream Deck插件 —— CPU Monitor 插件
项目介绍
在浩瀚的技术海洋中,我们总能发现一些工具如同璀璨的星辰,照亮了我们的工作与生活。今天要向大家隆重推荐的是一个名为 CPU Monitor 的流媒体设备插件,它基于广受好评的Stream Deck SDK开发而成。
CPU Monitor 是一款用于展示当前系统CPU使用率的实用插件,可以无缝集成到Elgato的Stream Deck之中。无论是专业主播还是技术爱好者,都可以通过这款插件轻松掌握自己的设备性能状态,让每一个按键都成为数据洞察的窗口。
项目技术分析
CPU Monitor 插件的核心优势在于其采用C++语言编写,这不仅保证了代码执行效率的高度优化,还意味着跨平台兼容性的强大支持,包括macOS和Windows等主流操作系统皆可流畅运行。此外,该插件进行了多语言本地化处理,使得全球范围内的用户都能无障碍地使用。
在技术实现上,C++的高效性结合插件设计的精巧逻辑,确保了CPU使用情况能够实时准确地反映在Stream Deck的键位上,无需复杂的配置流程,即装即用,极大地提升了用户体验和工作效率。
项目及技术应用场景
对于直播行业来说,CPU Monitor 的出现无疑是一个福音。主播们可以在紧张的直播过程中随时查看系统的CPU负载,及时调整应用程序或游戏资源占用,避免因为硬件瓶颈导致直播质量下降。而对于技术工作者,尤其那些经常需要进行高性能计算任务的人士,这个插件同样可以帮助他们监控并优化设备性能表现,提高工作效能。
不论是电竞赛事解说员,还是频繁需要多任务切换的专业人士,CPU Monitor 都能成为提升生产力的实用工具,让你在任何场景下都能从容应对,把握每一刻细节。
项目特点
实时监控,一目了然
- 实时更新:即时反映CPU使用率变化,无需手动刷新。
跨平台支持,无界体验
- 广泛兼容:无论你是Mac粉丝还是PC忠实拥趸,只需简单操作即可享受无缝体验。
简易安装,即开即用
- 一键安装:双击文件即可快速完成安装过程,免除繁琐设置步骤。
CPU Monitor 插件以其高效的性能、直观的操作以及广泛的适用性赢得了众多用户的青睐。如果你正在寻找一种方法来更好地控制和理解你的设备性能,那么这款插件绝对是不容错过的良伴!
立即下载并安装 CPU Monitor ,让我们一起探索更高效的工作生活方式吧!
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
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