BoringNotch项目中的Notch显示异常问题分析与解决
2025-06-25 02:25:06作者:咎岭娴Homer
问题现象描述
在BoringNotch项目中,用户报告了一个关于Notch(屏幕顶部的凹槽)显示异常的严重问题。当MacBook Pro在合盖状态下连接外接显示器时,Notch会出现在屏幕上的随机位置,而不是正常显示在屏幕顶部中央位置。
从用户提供的截图和描述来看,这个bug主要出现在以下场景:
- MacBook Pro合盖状态下连接外接显示器
- 使用第三方显示管理应用设置为HiDPI模式
- 显示器为超宽屏(如34寸3440x1440分辨率)
技术背景
Notch是苹果在MacBook Pro系列中引入的设计元素,位于屏幕顶部中央,用于容纳摄像头和传感器。BoringNotch项目旨在为没有物理Notch的显示器呈现这一设计元素,保持统一的视觉体验。
在macOS的多显示器管理中,当笔记本合盖时,系统会将外接显示器视为主显示器。这种情况下,显示坐标系的处理可能会出现异常,特别是当涉及到Notch位置的计算时。
问题原因分析
根据开发团队的反馈,这个问题与显示器配置变更时的坐标计算错误有关。具体可能涉及以下几个方面:
-
显示器拓扑结构变化:当笔记本合盖时,系统显示器配置发生改变,可能导致Notch位置计算基于错误的显示参数。
-
HiDPI模式影响:用户启用了HiDPI模式,这种缩放模式可能影响了坐标系统的转换计算。
-
多显示器同步问题:从其他用户反馈看,这个问题也会出现在显示器镜像模式解除后,说明显示器配置变更时的状态同步存在缺陷。
-
坐标系统重置不及时:当显示配置变化时,Notch位置没有及时根据新的显示参数重新计算。
临时解决方案
在官方修复发布前,用户可以采取以下临时措施:
- 重启BoringNotch应用:这会强制重新初始化Notch位置计算。
- 避免频繁切换显示模式:尽量减少合盖/开盖状态切换或显示器连接/断开操作。
- 检查显示器分辨率设置:确保使用系统推荐的分辨率设置。
官方修复进展
开发团队已在开发分支中修复了这个问题,修复内容包括:
- 改进显示器配置变更时的通知处理
- 增强Notch位置计算的鲁棒性
- 优化HiDPI模式下的坐标转换
- 添加显示器拓扑变化时的自动重置机制
这个修复将包含在项目的下一个正式版本中。对于急切需要解决此问题的用户,可以考虑从开发分支构建版本,但需注意可能存在其他不稳定因素。
用户注意事项
- 确保使用最新版本的BoringNotch
- 如果问题仍然存在,尝试重置应用的偏好设置
- 复杂的显示器配置(如超宽屏+HiDPI)可能需要额外的调试
- 关注项目更新日志,及时获取修复版本
这个问题虽然不影响核心功能,但确实影响了视觉体验的一致性。开发团队已将其标记为关键bug,并优先处理,体现了对用户体验的重视。
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
电脑PC网易云音乐免安装皮肤插件使用指南:个性化音乐播放体验 开源电子设计自动化利器:KiCad EDA全方位使用指南 Jetson TX2开发板官方资源完全指南:从入门到精通 昆仑通态MCGS与台达VFD-M变频器通讯程序详解:工业自动化控制完美解决方案 基恩士LJ-X8000A开发版SDK样本程序全面指南 - 工业激光轮廓仪开发利器 PhysioNet医学研究数据库:临床数据分析与生物信号处理的权威资源指南 QT连接阿里云MySQL数据库完整指南:从环境配置到问题解决 Python案例资源下载 - 从入门到精通的完整项目代码合集 2022美赛A题优秀论文深度解析:自行车功率分配建模的成功方法 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
9
Ascend Extension for PyTorch
Python
223
245
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
暂无简介
Dart
672
157
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++
662
312
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
262
322
🔥LeetCode solutions in any programming language | 多种编程语言实现 LeetCode、《剑指 Offer(第 2 版)》、《程序员面试金典(第 6 版)》题解
Java
64
19
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
134
867
仓颉编程语言测试用例。
Cangjie
37
860
openGauss kernel ~ openGauss is an open source relational database management system
C++
160
218