Niri窗口管理器支持波浪线(~)作为家目录路径简写
2025-06-01 14:45:22作者:农烁颖Land
在Linux系统中,波浪线(~)是一个常用的路径简写符号,它代表当前用户的家目录。这个特性在命令行和配置文件中被广泛使用,为用户提供了便捷的路径输入方式。Niri窗口管理器的最新提交中,已经实现了对这一特性的支持。
波浪线(~)在路径中的意义
波浪线(~)作为家目录的简写,在Unix-like系统中有着悠久的历史。当用户在终端或配置文件中输入~时,系统会自动将其扩展为完整的家目录路径,例如/home/username。这种简写方式不仅减少了输入量,还使得配置文件更具可移植性,因为不同用户的家目录路径可能不同,但都可以使用相同的~表示法。
Niri配置中的路径处理
在Niri窗口管理器的配置文件中,用户经常需要指定各种脚本和程序的路径。过去,用户必须使用完整的绝对路径,如/home/username/.config/niri/scripts/at-startup。这种方式虽然明确,但存在几个缺点:
- 路径冗长,不易阅读和维护
- 配置文件在不同用户间共享时,需要手动修改路径
- 容易因路径错误导致脚本无法执行
新特性的实现
Niri的最新提交中,开发团队增加了对波浪线(~)路径简写的支持。这意味着用户现在可以在配置文件中使用以下简洁的写法:
spawn-at-startup "~/.config/niri/scripts/at-startup"
binds {
SUPER+Alt+J { spawn "~/.config/niri/scripts/control/volume" "--dec"; }
}
系统会自动将~扩展为当前用户的家目录路径,使得配置文件更加简洁且具有更好的可移植性。
技术实现原理
在底层实现上,Niri会拦截配置文件解析过程中的路径字符串,检测是否以~开头。如果是,则使用系统调用获取当前用户的家目录路径,然后将~替换为完整的家目录路径。这个过程对用户完全透明,保持了配置文件的简洁性。
使用建议
对于Niri用户,建议在配置文件中优先使用~简写,特别是在以下场景:
- 指定个人脚本和配置文件路径时
- 分享配置文件给其他用户时
- 需要保持配置文件简洁易读时
这一改进使得Niri的配置文件更加符合Linux用户的习惯,提高了配置的便捷性和可维护性。对于从其他窗口管理器迁移过来的用户,也能更快地适应Niri的配置方式。
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
TextAnimator for Unity:打造专业级文字动画效果的终极解决方案 Python开发者的macOS终极指南:VSCode安装配置全攻略 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 STM32到GD32项目移植完全指南:从兼容性到实战技巧 MQTT客户端软件源代码:物联网开发的强大工具与最佳实践指南 VSdebugChkMatch.exe:专业PDB签名匹配工具全面解析与使用指南 PANTONE潘通AI色板库:设计师必备的色彩管理利器 Python案例资源下载 - 从入门到精通的完整项目代码合集 TortoiseSVN 1.14.5.29465 中文版:高效版本控制的终极解决方案 CrystalIndex资源文件管理系统:高效索引与文件管理的最佳实践指南
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
9
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
411
3.16 K
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++
664
323
Ascend Extension for PyTorch
Python
227
255
暂无简介
Dart
676
160
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
265
326
🎉 (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
1.21 K
659
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
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!
C
1.03 K
492
TorchAir 支持用户基于PyTorch框架和torch_npu插件在昇腾NPU上使用图模式进行推理。
Python
342
146