Win3WM 开源项目教程
2024-09-13 08:44:00作者:裘晴惠Vivianne
1. 项目介绍
Win3WM 是一个受 i3wm 启发的平铺窗口管理器,专为 Windows 10 设计。它最初是一个私有且商业化的项目,但后来决定开源。Win3WM 提供了类似于 i3wm 的平铺窗口管理功能,支持多显示器、LuaJit 脚本编写以及使用虚拟桌面等功能。
2. 项目快速启动
安装与运行
- 下载项目:从 GitHub 仓库 下载最新版本的 Win3WM。
- 解压文件:将下载的压缩包解压到任意目录。
- 运行 Win3WM:双击运行解压后的
WinWM.exe文件。
配置与使用
以下是一个简单的配置示例,展示如何使用 LuaJit 脚本进行基本配置:
-- 配置文件示例
config = {
-- 设置窗口布局
layout = "vertical",
-- 设置窗口间距
gaps = 10,
-- 设置默认工作区
default_workspace = 1,
-- 设置快捷键
keybindings = {
["mod+shift+e"] = "exit",
["mod+shift+r"] = "reload",
["mod+shift+q"] = "kill",
}
}
-- 启动时执行的命令
startup_commands = {
"firefox",
"notepad",
}
将上述配置保存为 config.lua 文件,并放置在 Win3WM 的运行目录中。
3. 应用案例和最佳实践
多显示器支持
Win3WM 支持多显示器配置,每个显示器可以有独立的状态栏和工作区。以下是一个多显示器配置的示例:
-- 多显示器配置示例
monitors = {
{
id = 1,
workspace = 1,
statusbar = true,
},
{
id = 2,
workspace = 2,
statusbar = true,
}
}
性能优化
虽然 Win3WM 已经具备较好的性能,但在处理大量窗口时,仍可以进行一些优化。例如,可以通过减少不必要的窗口装饰(如标题栏)来提高性能。
4. 典型生态项目
i3wm
i3wm 是 Linux 下最受欢迎的平铺窗口管理器之一,Win3WM 的设计灵感主要来源于 i3wm。如果你熟悉 i3wm,可以快速上手 Win3WM。
LuaJit
LuaJit 是一个高性能的 Lua 解释器,Win3WM 使用 LuaJit 进行脚本编写,提供了强大的自定义能力。
Windows 10
Win3WM 专为 Windows 10 设计,充分利用了 Windows 10 的虚拟桌面和多显示器功能。
通过以上模块的介绍,你可以快速了解并开始使用 Win3WM 项目。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
GLM-5智谱 AI 正式发布 GLM-5,旨在应对复杂系统工程和长时域智能体任务。Jinja00
GLM-5-w4a8GLM-5-w4a8基于混合专家架构,专为复杂系统工程与长周期智能体任务设计。支持单/多节点部署,适配Atlas 800T A3,采用w4a8量化技术,结合vLLM推理优化,高效平衡性能与精度,助力智能应用开发Jinja00
jiuwenclawJiuwenClaw 是一款基于openJiuwen开发的智能AI Agent,它能够将大语言模型的强大能力,通过你日常使用的各类通讯应用,直接延伸至你的指尖。Python0220- QQwen3.5-397B-A17BQwen3.5 实现了重大飞跃,整合了多模态学习、架构效率、强化学习规模以及全球可访问性等方面的突破性进展,旨在为开发者和企业赋予前所未有的能力与效率。Jinja00
AtomGit城市坐标计划AtomGit 城市坐标计划开启!让开源有坐标,让城市有星火。致力于与城市合伙人共同构建并长期运营一个健康、活跃的本地开发者生态。01
AntSK基于.Net9 + AntBlazor + SemanticKernel 和KernelMemory 打造的AI知识库/智能体,支持本地离线AI大模型。可以不联网离线运行。支持aspire观测应用数据CSS01
热门内容推荐
最新内容推荐
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
27
13
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
625
4.12 K
Ascend Extension for PyTorch
Python
464
554
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++
930
801
🔥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
69
21
AscendNPU-IR是基于MLIR(Multi-Level Intermediate Representation)构建的,面向昇腾亲和算子编译时使用的中间表示,提供昇腾完备表达能力,通过编译优化提升昇腾AI处理器计算效率,支持通过生态框架使能昇腾AI处理器与深度调优
C++
114
181
暂无简介
Dart
871
207
华为昇腾面向大规模分布式训练的多模态大模型套件,支撑多模态生成、多模态理解。
Python
130
189
openJiuwen agent-studio提供零码、低码可视化开发和工作流编排,模型、知识库、插件等各资源管理能力
TSX
1.43 K
378
昇腾LLM分布式训练框架
Python
136
160