xHistory:一款功能强大的终端历史记录管理工具

xHistory:一款功能强大的终端历史记录管理工具

xHistory A powerful command line history manager built with SwiftUI / 基于SwiftUI构建的命令行历史记录管理工具 xHistory 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/xh/xHistory

在当今快节奏的工作环境中,高效管理终端命令历史记录是提高工作效率的关键。今天,我要为大家介绍一款功能强大的开源终端历史记录管理工具——xHistory。

项目介绍

xHistory 是一款专为终端用户设计的命令历史记录管理工具。它能够自动读取多种 shell 的历史记录,并通过用户友好的界面提供正则搜索、语法高亮、自动填充、智能切片、命令收藏、云存档、黑名单等功能。xHistory 的目标是帮助用户更加便捷地管理终端命令历史,提升工作效率。

项目技术分析

xHistory 采用 Swift 语言开发,利用 macOS 的系统功能实现了高度集成的用户体验。以下是项目的一些技术亮点:

  • 自动读取历史记录:xHistory 能够自动识别和读取多种 shell 的历史记录文件,无需用户进行手动配置。
  • 菜单栏集成:项目以菜单栏应用的形式运行,可以随时通过快捷键或命令行唤醒。
  • 正则搜索与语法高亮:支持正则表达式搜索,并对搜索结果进行语法高亮显示,使得查找历史命令更加直观。
  • 自动填充与智能切片:利用先进的文本处理技术,自动填充命令,并对命令进行智能切片处理。

项目及技术应用场景

终端用户

对于经常使用终端的用户,xHistory 能够大幅提升命令行操作的效率。无论是重复执行命令,还是查找历史记录,xHistory 都能提供极大的便利。

开发者

开发者可以在调试代码时,快速查找和复用之前执行过的命令。特别是对于需要频繁测试不同命令的开发者来说,xHistory 能够节省大量时间。

数据分析师

数据分析师在处理大量数据时,经常需要执行相同的命令。xHistory 能够帮助他们快速检索并执行这些命令,提高数据处理速度。

项目特点

  • 高度集成:与 macOS 系统高度集成,无需复杂的配置。
  • 用户友好:提供图形界面和命令行两种操作方式,满足不同用户需求。
  • 功能丰富:正则搜索、语法高亮、自动填充、智能切片等功能一应俱全。
  • 安全性:尊重用户隐私,不会上传任何用户数据。

安装与使用

系统版本要求
  • macOS 12.0 及更高版本
安装

用户可以点击链接下载最新版安装文件,或使用以下命令通过 homebrew 安装:

brew install lihaoyun6/tap/xhistory
使用
  • 启动 xHistory 后,它会在菜单栏中显示图标,用户可以点击图标打开历史记录面板。
  • 支持使用快捷键或命令行打开面板。
  • 提供正则搜索,语法高亮显示历史命令。
  • 自动填充和智能切片功能使得命令复用更加便捷。

常见问题

  1. 为什么执行命令后没有出现在历史记录面板中?

    首次安装并启动 xHistory 后,需要登录到新的 shell 会话才能看到历史记录。

  2. 为什么 xHistory 需要申请辅助功能权限?

    xHistory 的 "自动填充" 功能会模拟键盘输入,因此需要有辅助功能权限才能正常工作。

通过上述介绍,相信大家对 xHistory 有了更深入的了解。如果你是一名终端用户,不妨尝试使用 xHistory,它将会成为你提高工作效率的得力助手。

xHistory A powerful command line history manager built with SwiftUI / 基于SwiftUI构建的命令行历史记录管理工具 xHistory 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/xh/xHistory

创作声明:本文部分内容由AI辅助生成(AIGC),仅供参考

资源下载链接为: https://pan.quark.cn/s/ddc62c5d4a5d Windows Mobile 是微软在 0200 年代至 2010 年代初推出的移动操作系统,曾广泛应用于智能手机和平板电脑。开发者可以借助各种库和框架为其开发功能丰富的应用,其中 “32feet.NET” 是一个开源的 .NET 库,专为 .NET Framework 和 .NET Compact Framework 提供蓝牙开发支持。它包含多个命名空间,例如 InTheHand.Devices.Bluetooth、InTheHand.Net.Personal 和 InTheHand.Phone.Bluetooth,用于实现蓝牙设备交互功能。 InTheHand.Devices.Bluetooth 命名空间用于执行基础蓝牙操作,比如扫描附近设备、建立连接以及发现蓝牙服务等。InTheHand.Net.Personal 提供了更高级的功能,例如创建个人区域网络(PAN)、文件传输和串行端口模拟,便于开发者开发跨设备的数据共享应用。而 InTheHand.Phone.Bluetooth 主要针对 Windows Phone 平台,支持蓝牙配对、消息收发和蓝牙耳机控制等功能,不过由于 Windows Mobile 已停止更新,该命名空间更多适用于旧设备或项目。 压缩包中的文件列表看似是维基页面的渲染文件,可能是关于 32feet.NET 的使用教程、API 参考或示例代码。文件名如 13632.html、563803.html 等可能是页面 ID,涵盖蓝牙设备搜索、连接和数据传输等不同主题。 使用 32feet.NET 进行蓝牙开发时,开发者需要注意以下几点:首先,确保开发环境已安装 .NET Framework 或 .NET Compact Framework,以及 32feet.NET
资源下载链接为: https://pan.quark.cn/s/d8a2bf0af1ac Mask R-CNN 是一种在实例分割任务中表现优异的深度学习模型,它融合了 Faster R-CNN 的目标检测功能和 CNN 的像素级分类能力,能够实现图像中每个目标的定位、识别与分割。本指南将指导你如何使用 Mask R-CNN 训练自定义数据集。 你需要准备包含图像(JPEG 或 PNG 格式)和标注文件(XML 或 JSON 格式)的数据集,标注文件需包含物体类别、坐标和掩模信息。数据集应按照 COCO 标准组织,分为训练集、验证集和可选的测试集。可以使用工具如 COCO API 或 labelme 将原始数据转换为 COCO 格式,并确保图像文件名与标注文件名一致且在同一目录下。通常按 8:2 或 9:1 的比例划分训练集和验证集。 从提供的压缩包中安装所需库。运行 pip install -r requirements.txt 安装依赖,包括 TensorFlow、Keras、Cython、COCO API 等。 修改 train_test.py 和 test_model.py 中的路径,使其指向你的数据集目录,确保 ROOT_DIR 指向数据集根目录,ANNOTATION_DIR 指向标注文件所在目录。在 config.py 中根据硬件资源和训练目标调整学习率、批大小、迭代次数等参数。 运行 train_test.py 开始训练。训练时会加载预训练权重并进行微调,期间会定期保存模型,便于评估和恢复。 使用 test_model.py 或 test.py 对模型进行验证和测试。这些脚本会加载保存的模型权重,将其应用于新图像并生成预测结果。 预测结果为二进制掩模,需进一步处理为可读图像。可借助 COCO API 或自定义脚本将掩模合并到原始图像上,生成可视化结果。 若模型性
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