Niri桌面环境中的触控板手势支持解析
2025-06-01 13:02:43作者:袁立春Spencer
Niri作为一款新兴的Wayland合成器,近期在其0.1.6版本中实现了对触控板手势的完整支持,特别是针对工作区切换这一核心功能。本文将深入解析Niri中触控板手势的实现机制和使用方法。
手势功能概述
Niri目前支持两种主要触控板手势操作:
- 垂直三指滑动:用于在不同工作区之间切换
- 水平三指滑动:用于在同一工作区内滚动浏览
这两种手势操作完美模拟了现代桌面环境中常见的工作区导航方式,为用户提供了直观高效的操作体验。
技术实现细节
从代码提交记录可以看出,水平滑动手势是通过提交ba10bab010564ce68e743dd66d20cadd9e8c3c89实现的。该功能基于libinput库,这是Linux系统中处理输入设备的标准化解决方案。
手势识别依赖于以下关键技术点:
- 三指触控检测
- 滑动方向判断
- 手势速度阈值处理
- 与工作区管理系统的集成
设备兼容性说明
Niri的触控板手势功能需要硬件支持多指触控。根据开发者反馈,包括Apple Magic Trackpad 2在内的多种触控板设备都能良好工作。但用户需要注意:
- 设备必须正确识别三指手势输入
- 系统需要配置正确的libinput驱动
- 某些情况下可能需要重启服务才能生效
常见问题排查
若遇到手势不响应的情况,建议按以下步骤排查:
- 使用
sudo libinput debug-events命令验证系统是否能接收到触控板事件 - 检查触控板是否支持三指操作(部分老旧设备可能不支持)
- 确认Niri版本是否为0.1.6或更新
- 尝试重启系统或重新加载输入设备
未来发展方向
虽然当前版本已经实现了基本的手势功能,但开发者表示仍在考虑进一步扩展,可能包括:
- 自定义手势绑定
- 更多手势类型支持
- 手势灵敏度调节
- 针对不同设备的优化配置
Niri的触控板手势支持展现了该项目对用户体验的重视,随着后续版本的迭代,相信会为Wayland生态带来更多创新功能。
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
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
9
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
🔥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
暂无简介
Dart
670
155
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++
660
308
Ascend Extension for PyTorch
Python
219
236
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
134
867
喝着茶写代码!最易用的自托管一站式代码托管平台,包含Git托管,代码审查,团队协作,软件包和CI/CD。
Go
23
0
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
392
3.82 K
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
259
322