EverythingToolbar在Windows 10中的两种使用模式解析
2025-05-21 02:16:06作者:俞予舒Fleming
EverythingToolbar作为一款强大的Windows搜索增强工具,在Windows 10系统中提供了两种不同的集成方式,这对用户体验有着显著影响。本文将深入分析这两种模式的适用场景及技术特点。
Deskband模式与Launcher模式的区别
Deskband模式是Windows 10环境下的推荐方案,它通过Windows任务栏的扩展区域实现无缝集成。这种模式的特点是:
- 直接嵌入任务栏,不占用独立图标空间
- 提供原生Windows体验,稳定性更高
- 资源占用更少,启动速度更快
而Launcher模式主要针对Windows 11系统设计,在Windows 10上使用时可能会出现以下情况:
- 需要创建独立的任务栏图标
- 可能触发不必要的设置向导
- 集成度不如Deskband模式自然
Windows 10用户的最佳实践
对于Windows 10用户,建议优先采用Deskband模式以获得最佳体验。具体操作步骤为:
- 安装EverythingToolbar时选择标准安装
- 在设置中启用Deskband集成选项
- 通过右键任务栏→工具栏菜单激活EverythingToolbar
若因特殊需求必须使用Launcher模式,当遇到自动弹出的设置向导时,可直接关闭窗口。系统会记住此操作,后续启动时不再重复提示。
技术实现原理分析
从底层实现来看,两种模式的主要差异在于:
- Deskband利用Windows的Band Object技术实现深度集成
- Launcher则采用独立的应用程序方式运行
- 系统API调用层面存在显著差异
Windows 10的任务栏架构对Deskband支持更为完善,这也是推荐使用该模式的技术原因。而Launcher模式为了兼容Windows 11的新任务栏设计,在Windows 10上可能无法发挥全部功能优势。
常见问题解决方案
用户若遇到任务栏图标重复或设置向导频繁弹出问题,可尝试以下解决方案:
- 彻底卸载后重新安装,明确选择Deskband模式
- 检查系统注册表中相关启动项设置
- 确认Windows任务栏设置未被其他程序修改
通过理解EverythingToolbar在不同Windows版本中的工作方式,用户可以更好地选择适合自己系统的集成方案,获得高效稳定的搜索体验。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
AutoGLM-Phone-9BAutoGLM-Phone-9B是基于AutoGLM构建的移动智能助手框架,依托多模态感知理解手机屏幕并执行自动化操作。Jinja00
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
GLM-4.6V-FP8GLM-4.6V-FP8是GLM-V系列开源模型,支持128K上下文窗口,融合原生多模态函数调用能力,实现从视觉感知到执行的闭环。具备文档理解、图文生成、前端重构等功能,适用于云集群与本地部署,在同类参数规模中视觉理解性能领先。Jinja00
HunyuanOCRHunyuanOCR 是基于混元原生多模态架构打造的领先端到端 OCR 专家级视觉语言模型。它采用仅 10 亿参数的轻量化设计,在业界多项基准测试中取得了当前最佳性能。该模型不仅精通复杂多语言文档解析,还在文本检测与识别、开放域信息抽取、视频字幕提取及图片翻译等实际应用场景中表现卓越。00
GLM-ASR-Nano-2512GLM-ASR-Nano-2512 是一款稳健的开源语音识别模型,参数规模为 15 亿。该模型专为应对真实场景的复杂性而设计,在保持紧凑体量的同时,多项基准测试表现优于 OpenAI Whisper V3。Python00
GLM-TTSGLM-TTS 是一款基于大语言模型的高质量文本转语音(TTS)合成系统,支持零样本语音克隆和流式推理。该系统采用两阶段架构,结合了用于语音 token 生成的大语言模型(LLM)和用于波形合成的流匹配(Flow Matching)模型。 通过引入多奖励强化学习框架,GLM-TTS 显著提升了合成语音的表现力,相比传统 TTS 系统实现了更自然的情感控制。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
最新内容推荐
TextAnimator for Unity:打造专业级文字动画效果的终极解决方案 Python开发者的macOS终极指南:VSCode安装配置全攻略 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 STM32到GD32项目移植完全指南:从兼容性到实战技巧 MQTT客户端软件源代码:物联网开发的强大工具与最佳实践指南 VSdebugChkMatch.exe:专业PDB签名匹配工具全面解析与使用指南 PANTONE潘通AI色板库:设计师必备的色彩管理利器 Python案例资源下载 - 从入门到精通的完整项目代码合集 TortoiseSVN 1.14.5.29465 中文版:高效版本控制的终极解决方案 CrystalIndex资源文件管理系统:高效索引与文件管理的最佳实践指南
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
9
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
411
3.16 K
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++
664
323
Ascend Extension for PyTorch
Python
227
255
暂无简介
Dart
676
160
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
265
326
🎉 (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
1.21 K
659
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
旨在打造算法先进、性能卓越、高效敏捷、安全可靠的密码套件,通过轻量级、可剪裁的软件技术架构满足各行业不同场景的多样化要求,让密码技术应用更简单,同时探索后量子等先进算法创新实践,构建密码前沿技术底座!
C
1.03 K
492
TorchAir 支持用户基于PyTorch框架和torch_npu插件在昇腾NPU上使用图模式进行推理。
Python
342
146