探索未来桌面:instantWM - instantOS 的强大窗口管理器
2024-05-20 12:02:13作者:齐冠琰
项目介绍
在开源世界中,发现一款能够提升桌面体验的创新工具总是令人兴奋的。instantWM就是这样的一款窗口管理器,专为即时操作系统(instantOS)设计,旨在提供高效、美观和可定制的工作环境。它集成了各种功能,从基本的窗口布局到高级的图形特性,为日常计算任务带来全新的便利性。

项目技术分析
instantWM源自dwm的分支,但其代码仅有约40%与原始dwm相同,大部分更改和新增部分都是原创的。这种设计方式避免了依赖dwm的补丁,赋予了开发者更大的自由度以实现更复杂的功能。例如,它的混合窗口管理模式允许用户在平铺和浮动模式之间无缝切换;而动画效果、鼠标支持以及标签系统则提供了高效的多任务处理体验。
项目及技术应用场景
对于开发者、设计师、学生或者任何寻求高效工作流程的人来说,instantWM是一个理想的选择。它适用于全尺寸台式机、笔记本电脑甚至触摸设备,多显示器支持和拖放窗口功能确保了在各种设置下的顺畅使用。此外,特色的启动菜单、桌面绑定和概述模式将帮助用户快速定位并切换任务。
项目特点
- 混合窗口管理:结合平铺和浮动模式,满足不同应用需求。
- 键盘与鼠标操作:全面支持键鼠操作,提高工作效率。
- 启动菜单和桌面绑定:简化桌面环境,方便快捷访问常用应用程序。
- 多显示器支持:无论在哪一个屏幕,都能轻松管理窗口。
- 标签系统:通过标签分类,高效管理多个打开的应用。
- 图形化特性:包括动画、悬停指示器等,提升视觉体验。
- 优秀鼠标支持:如拖动标题栏调整窗口位置,以及类似于Rio的绘图功能。
安装与更新
instantWM预装于instantOS,您也可以手动从GitHub克隆仓库进行构建。尽管如此,我们建议您在instantOS上使用以充分利用所有特性。
git clone --depth=1 https://github.com/instantOS/instantWM.git
cd instantWM
./build.sh
要获取最新版本,可以直接下载发布包:
结论
作为一款仍在早期测试阶段的项目,instantWM展现了巨大的潜力和对用户体验的关注。随着不断的发展和社区的贡献,我们期待看到它在未来的迭代中变得更加成熟和完善。如果您想要尝试一种超越传统桌面环境的新鲜体验,instantWM无疑值得您的关注和使用。
登录后查看全文
热门项目推荐
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
最新内容推荐
JDK 8u381 Windows x64 安装包:企业级Java开发环境的完美选择 全球36个生物多样性热点地区KML矢量图资源详解与应用指南 PANTONE潘通AI色板库:设计师必备的色彩管理利器 Launch4j中文版:Java应用程序打包成EXE的终极解决方案 CS1237半桥称重解决方案:高精度24位ADC称重模块完全指南 Windows Server 2016 .NET Framework 3.5 SXS文件下载与安装完整指南 Jetson TX2开发板官方资源完全指南:从入门到精通 Photoshop作业资源文件下载指南:全面提升设计学习效率的必备素材库 WebVideoDownloader:高效网页视频抓取工具全面使用指南 TJSONObject完整解析教程:Delphi开发者必备的JSON处理指南
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
7
Ascend Extension for PyTorch
Python
192
212
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++
649
270
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
297
111
本仓将收集和展示高质量的仓颉示例代码,欢迎大家投稿,让全世界看到您的妙趣设计,也让更多人通过您的编码理解和喜爱仓颉语言。
Cangjie
384
3.69 K
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
128
857
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
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
243
316
本项目是CANN提供的是一款高效、可靠的Transformer加速库,基于华为Ascend AI处理器,提供Transformer定制化场景的高性能融合算子。
C++
66
96
暂无简介
Dart
632
143