InputSourceSelector 项目亮点解析
2025-06-25 16:36:16作者:侯霆垣
1. 项目基础介绍
InputSourceSelector 是一个开源项目,旨在为 macOS 提供一个简单易用的工具,用于管理和操作输入源。该项目是一个轻量级的封装,基于 Text Input Sources Services API,允许用户通过命令行工具轻松地列出、启用、禁用、选择和取消选择系统中的输入源。
2. 项目代码目录及介绍
项目的主要代码目录结构如下:
InputSourceSelector.m:这是项目的主要实现文件,包含了输入源管理的核心逻辑。Makefile:构建项目所需的 Makefile 文件,用于编译生成可执行文件。LICENSE.txt:项目使用的 MIT 许可证文件。README.md:项目的说明文件,包含了安装、使用方法以及命令行参数的详细说明。
3. 项目亮点功能拆解
- 列出输入源:用户可以列出系统中安装的所有输入源。
- 列出启用状态:用户可以查看当前启用的输入源。
- 当前输入源:显示当前系统选择的输入源。
- 当前键盘布局:显示当前使用的键盘布局。
- 启用/禁用输入源:用户可以启用或禁用特定的输入源。
- 选择/取消选择输入源:用户可以选择或取消选择特定的输入源。
4. 项目主要技术亮点拆解
- 简洁的命令行接口:项目通过命令行提供接口,易于使用且无需复杂配置。
- 跨平台兼容性:虽然是为 macOS 设计,但其底层技术有潜力扩展到其他平台。
- 基于标准的 API:项目使用了 Text Input Sources Services API,确保了稳定性和兼容性。
- 模块化设计:代码结构清晰,模块化设计使得后续维护和扩展更加容易。
5. 与同类项目对比的亮点
- 易用性:InputSourceSelector 提供了极其简单的安装和使用流程,用户无需复杂操作即可上手。
- 功能全面:涵盖了输入源管理的基本功能,且命令行工具的响应速度和执行效率较高。
- 开源协议友好:使用 MIT 许可证,对商业和个人用户都非常友好。
- 社区活跃:虽然项目规模不大,但社区活跃,作者积极响应用户反馈,持续更新项目。
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
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
IEC61850建模工具及示例资源:智能电网自动化配置的完整指南 TextAnimator for Unity:打造专业级文字动画效果的终极解决方案 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 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 OMNeT++中文使用手册:网络仿真的终极指南与实用教程 深入解析Windows内核模式驱动管理器:系统驱动管理的终极利器 咖啡豆识别数据集:AI目标检测在咖啡质量控制中的革命性应用 LabVIEW串口通信开发全攻略:从入门到精通的完整解决方案 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
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
9
暂无简介
Dart
645
149
Ascend Extension for PyTorch
Python
207
221
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++
653
286
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
250
317
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
🎉 (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
1.13 K
637
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++
78
101
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
130
861
仓颉编程语言运行时与标准库。
Cangjie
134
873