推荐神器:LaunchPadder,打造你的完美Mac LaunchPad!
2024-05-30 12:28:39作者:傅爽业Veleda

在数字化的工作环境中,拥有一款整洁、高效的启动平台至关重要。对于Mac用户来说,LaunchPad是他们快速访问应用的得力助手。然而,有时它可能会变得混乱无序,甚至显示已卸载的应用图标。这就是我们今天要向你介绍的解决方案——LaunchPadder。
项目介绍
LaunchPadder是一个免费的Mac工具,能够帮助你按照特定规则重新排列和整理LaunchPad上的应用和文件夹。无论是为了美观还是提高效率,这个强大的工具都能满足你的需求。它不再只是简单的重置,而是提供了多种排序方式,让你的LaunchPad焕然一新。
技术分析
LaunchPadder支持多种排序规则,包括按应用标题的字母顺序、按应用开发者分组、按应用图标的颜色等。它还支持拖放操作来调整排序优先级,这一切都得益于其智能的算法和对系统API的深入理解。
应用场景
无论你是经常需要清理并整理工作环境的开发者,还是追求极简桌面美学的设计者,亦或是希望提高日常生产力的普通用户,LaunchPadder都能派上大用场。通过自定义规则,你可以:
- 快速将Apple应用程序置于首位,方便一键启动。
- 将同开发商的应用集中展示,便于管理。
- 根据应用的使用频率进行排序,常用的应用更容易找到。
- 将特定应用或文件夹固定在最前或最后,提升工作效率。
项目特点
- 多语言排序:支持拉丁字符及非拉丁字符(如中文)的字母顺序排序。
- 色彩智能分类:基于应用图标的颜色信息进行排序,让界面更显层次感。
- 灵活规则:允许自定义优先级,设置对象是否出现在开始或结束位置,以及如何处理不同类型的项目。
- 跨架构兼容:适配Intel(x86_64)和Apple Silicon(arm64)架构的Mac设备。
- 易用性:直观的图形界面使得设置和调整规则变得简单快捷。
获取与反馈
想体验一下LaunchPadder带来的便利吗?只需前往开发者博客即可下载最新版本。如果你在使用过程中遇到任何问题或者有好的建议,欢迎创建问题报告,一起推动软件的完善。
给LaunchPadder一个机会,让它成为你优化Mac LaunchPad体验的秘密武器。现在就行动起来,为你的工作空间赋予新的秩序和活力!
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
unified-cache-managementUnified Cache Manager(推理记忆数据管理器),是一款以KV Cache为中心的推理加速套件,其融合了多类型缓存加速算法工具,分级管理并持久化推理过程中产生的KV Cache记忆数据,扩大推理上下文窗口,以实现高吞吐、低时延的推理体验,降低每Token推理成本。Python03
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
Spark-Prover-X1-7BSpark-Prover-X1-7B is a 7B-parameter large language model developed by iFLYTEK for automated theorem proving in Lean4. It generates complete formal proofs for mathematical theorems using a three-stage training framework combining pre-training, supervised fine-tuning, and reinforcement learning. The model achieves strong formal reasoning performance and state-of-the-art results across multiple theorem-proving benchmarksPython00
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
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-Formalizer-X1-7B is a 7B-parameter large language model by iFLYTEK for mathematical auto-formalization. It translates natural-language math problems into precise Lean4 formal statements, achieving high accuracy and logical consistency. The model is trained with a two-stage strategy combining large-scale pre-training and supervised fine-tuning for robust formal reasoning.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- HHowToCook程序员在家做饭方法指南。Programmer's guide about how to cook at home (Chinese only).Dockerfile015
Spark-Scilit-X1-13B科大讯飞Spark Scilit-X1-13B基于最新一代科大讯飞基础模型,并针对源自科学文献的多项核心任务进行了训练。作为一款专为学术研究场景打造的大型语言模型,它在论文辅助阅读、学术翻译、英语润色和评论生成等方面均表现出色,旨在为研究人员、教师和学生提供高效、精准的智能辅助。Python00- PpathwayPathway is an open framework for high-throughput and low-latency real-time data processing.Python00
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
7
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
308
2.71 K
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
123
780
暂无简介
Dart
598
132
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
460
🎉 (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
1.06 K
615
Ascend Extension for PyTorch
Python
141
170
仓颉编程语言命令行工具,包括仓颉包管理工具、仓颉格式化工具、仓颉多语言桥接工具及仓颉语言服务。
C++
55
759
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++
634
232