探索GNOME Shell的新视界:No Title Bar 扩展
2024-05-23 11:53:06作者:羿妍玫Ivan
在寻找一种方式来最大化您的桌面空间并提升工作流效率吗?那么这款名为"No Title Bar"的GNOME Shell扩展可能正是您所需要的答案。这个创新的工具巧妙地将活动栏与最大化窗口的标题栏融为一体,为您带来更为清爽、简洁的桌面体验。
项目介绍
"No Title Bar"是由开发者franglais125@gmail.com创建的一个开源项目,它专为GNOME Shell设计,目标是消除传统标题栏,进一步优化屏幕空间利用。通过将活动栏与窗口标题栏合并,它可以帮助用户减少视觉干扰,从而聚焦于任务本身。
项目技术分析
安装这个扩展非常简单,只需通过源代码编译并运行几步命令即可。值得注意的是,该扩展依赖于Xorg的xprop和xwininfo工具,这些工具通常在大多数Linux发行版中都可轻松获取。不过,目前该扩展不支持原生Wayland应用程序,但对使用Xwayland的应用程序仍能正常工作。
项目及技术应用场景
对于开发人员、设计师或者任何需要大屏显示和高效工作环境的人来说,"No Title Bar"都是一个理想的选择。在全屏模式下编写代码、设计图形或是查看多文档时,它可以提供更多的屏幕空间,帮助您更好地管理和组织工作区域。
项目特点
- 集成式设计:将活动栏与标题栏合二为一,打造简洁的桌面体验。
- 空间优化:最大化屏幕使用率,让每一像素都有所贡献。
- 易于安装:通过简单的命令行即可完成安装和启用。
- 兼容性:虽然不支持原生Wayland,但对于多数依赖Xwayland的应用依然有效。
最后,我们得感谢Pixel-Saver的作者@deadalnix,因为"No Title Bar"在此基础上进行了创新和发展,为我们带来了这样一款实用的桌面扩展。
现在就尝试一下"No Title Bar",开启您的高效工作之旅吧!
登录后查看全文
热门项目推荐
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
暂无简介
Dart
669
155
Ascend Extension for PyTorch
Python
219
236
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
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
🔥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
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
3.81 K
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
259
322
🎉 (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
1.19 K
653
仓颉编程语言运行时与标准库。
Cangjie
141
878