Win3WM 开源项目教程
2024-09-13 21:48:21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
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
Ascend Extension for PyTorch
Python
223
245
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
暂无简介
Dart
672
157
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++
662
313
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
262
323
🔥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
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
134
867
仓颉编程语言测试用例。
Cangjie
37
860
openGauss kernel ~ openGauss is an open source relational database management system
C++
160
218