dmenu-rs: 使用Rust重构的精准像素级dmenu复刻版
项目介绍
dmenu-rs 是一个用 Rust 语言完全重写的 dmenu 动态菜单工具,旨在提供与原始 dmenu 完全相同的功能体验,包括外观、感受以及运行效果。该项目的独特之处在于它内置了丰富的插件支持,极大地提升了可定制性和扩展性。dmenu-rs 遵循 GPL-3.0 许可证,并且已经是一个稳定且功能完善的产品,虽然未来可能不会进行大量更新,但保持了维护状态。
项目快速启动
要快速启动并使用 dmenu-rs,请确保您的系统满足以下条件:
- 已安装 Xlib 头文件。
- 拥有 Cargo 和 rustc,用于构建 Rust 项目。
- 系统中有一个可用的 C 编译器。
接下来,按照以下步骤操作:
-
克隆仓库:
git clone https://github.com/Shizcow/dmenu-rs.git
-
配置与编译:
进入项目目录,您可能需要编辑
config.mk
文件以匹配您的本地设置(默认情况下,dmenu 将被安装到/usr/local
命名空间内)。cd dmenu-rs # 根据需要编辑 config.mk nano config.mk
-
编译与安装:
执行以下命令来编译项目,并使用
sudo
安装,如果需要权限:make sudo make install
-
测试运行:
在成功安装后,您可以简单测试 dmenu-rs 的运行情况:
make test
应用案例和最佳实践
dmenu-rs 被设计为一个高效的启动器,适用于快速启动应用程序、访问书签或执行命令。最佳实践是整合进自定义的窗口管理器脚本或工作流程中,利用其插件系统定制化显示内容,比如结合命令自动完成、快速搜索文件或者集成天气查询等实用功能。
典型生态项目
尽管 dmenu-rs 自身就是对 dmenu 生态的一个重要贡献,但它也鼓励社区开发和使用各种插件来增强功能。要探索现有的插件或学习如何创建自己的插件,可以通过运行下面的命令获取信息:
make plugins
这将引导您了解可用的插件列表和启用它们的方法。社区中的开发者可以进一步开发这类插件,实现与任务管理器、快捷方式启动、系统监控等更多的集成,丰富其在桌面环境中的应用范围。
通过以上步骤,您可以轻松地开始使用 dmenu-rs,享受其带来的高效与定制化的体验。此项目展示了 Rust 语言在重写经典工具时的优势,尤其是在性能提升和安全内存管理方面,同时也展现了开源生态中的创新与协作精神。
- DDeepSeek-V3.1-BaseDeepSeek-V3.1 是一款支持思考模式与非思考模式的混合模型Python00
- QQwen-Image-Edit基于200亿参数Qwen-Image构建,Qwen-Image-Edit实现精准文本渲染与图像编辑,融合语义与外观控制能力Jinja00
GitCode-文心大模型-智源研究院AI应用开发大赛
GitCode&文心大模型&智源研究院强强联合,发起的AI应用开发大赛;总奖池8W,单人最高可得价值3W奖励。快来参加吧~057CommonUtilLibrary
快速开发工具类收集,史上最全的开发工具类,欢迎Follow、Fork、StarJava04GitCode百大开源项目
GitCode百大计划旨在表彰GitCode平台上积极推动项目社区化,拥有广泛影响力的G-Star项目,入选项目不仅代表了GitCode开源生态的蓬勃发展,也反映了当下开源行业的发展趋势。07GOT-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。00openHiTLS
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!C0382- WWan2.2-S2V-14B【Wan2.2 全新发布|更强画质,更快生成】新一代视频生成模型 Wan2.2,创新采用MoE架构,实现电影级美学与复杂运动控制,支持720P高清文本/图像生成视频,消费级显卡即可流畅运行,性能达业界领先水平Python00
- GGLM-4.5-AirGLM-4.5 系列模型是专为智能体设计的基础模型。GLM-4.5拥有 3550 亿总参数量,其中 320 亿活跃参数;GLM-4.5-Air采用更紧凑的设计,拥有 1060 亿总参数量,其中 120 亿活跃参数。GLM-4.5模型统一了推理、编码和智能体能力,以满足智能体应用的复杂需求Jinja00
Yi-Coder
Yi Coder 编程模型,小而强大的编程助手HTML013
热门内容推荐
最新内容推荐
项目优选









