twmn:为tiling窗口管理器打造的通知系统

twmn:为tiling窗口管理器打造的通知系统

twmnA notification system for tiling window managers项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/tw/twmn


项目介绍

twmn 是一个专为tiling窗口管理器设计的开源通知系统,由两部分组成:twmnc 命令行工具用于发送通知至守护进程 twmnd。相较于常用的 notify-sendtwmnc 提供了更强大的功能。它允许用户在不打断工作流的情况下接收和交互通知。TWMN特别适用于那些喜欢简洁高效桌面环境的开发者和极客。


项目快速启动

安装步骤(以Arch Linux为例)

对于Arch Linux用户,可以通过AUR安装twmn:

yay -S twmn

若非Arch用户,则需手动编译安装:

  1. 首先确保已安装Boost和Qt库(包括Qt Widgets和X11Extras)。
  2. 克隆项目仓库到本地:
    git clone https://github.com/sboli/twmn.git
    
  3. 进入项目目录并生成Makefile:
    cd twmn/ && qmake
    
  4. 编译并安装软件:
    make && sudo make install
    

启动及配置

初次运行,twmnd 自动生成配置文件 ~/.config/twmn/twmn.conf。可自定义诸如通知持续时间、激活命令等设置。

启动守护进程:

twmnd

发送测试通知:

twmnc "Hello, Tiling World!"

应用案例与最佳实践

日常使用示例
  • 定时提醒:结合cron作业,设置每日提醒任务,如休息提示。

    0 * * * * twmnc "Remember to take a break!" 
    
  • 开发流程集成:在Git钩子中使用,通知提交成功或需要解决的冲突。

最佳实践
  • 定制化外观:通过修改配置文件调整通知的屏幕位置、背景颜色以融入你的工作环境。
  • 脚本自动化:利用twmnc创建复杂的脚本通知,比如监控系统状态并在达到特定条件时触发通知。

典型生态项目

虽然twmn本身专注于提供核心通知服务,其生态系统主要围绕着tiling窗口管理器社区构建。用户通常将twmn与其他tiling WM工具(如i3, bspwm)结合使用,增强其工作站的生产力和个性化。尽管没有直接的“生态项目”列表,但开发者常常会在配置分享、主题交流或是脚本创作中提到twmn,作为提升tiling体验的一部分。

通过论坛、GitHub议题和博客,社区成员分享他们如何在不同的tiling窗口管理器中集成和优化twmn的实例,这些成为了twmn生态系统中不可或缺的“活文档”。


通过上述指导,您应能顺利地开始使用twmn,无论是为了提高工作效率还是增添工作环境的个性化元素。深入探索twmn的功能,使其成为您高效管理通知的强大工具。

twmnA notification system for tiling window managers项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/tw/twmn

创作声明:本文部分内容由AI辅助生成(AIGC),仅供参考

内容概要:本文档详细介绍了一个基于MATLAB实现的CS-LSTM(压缩感知与长短期记忆网络结合)时间序列预测项目。项目首先介绍了背景和意义,指出压缩感知(CS)能够降低数据采样率并高效恢复信号,而LSTM则擅长捕捉时间序列中的复杂动态。接着阐述了项目面临的挑战及解决方案,如稀疏表示与测量矩阵设计、压缩数据恢复复杂度等。项目的核心模块包括稀疏编码、压缩采样、信号重构与预测。通过随机高斯矩阵和DCT变换实现压缩采样,利用LSTM网络进行时序预测,并通过优化算法实现信号重构。此外,文档还展示了具体的代码实现,涵盖环境准备、数据预处理、模型训练与评估等阶段。最后,项目提出了未来改进方向,如多尺度特征融合、在线学习与增量更新等。 适合人群:具备一定编程基础,特别是熟悉MATLAB和深度学习框架的研发人员,以及对时间序列预测和压缩感知技术感兴趣的学者和工程师。 使用场景及目标:①通过CS-LSTM模型对多维时间序列数据进行高效采样与精准预测;②应用于智能电网负荷预测、金融市场行情分析、环境监测、工业设备状态监测、智能交通流量管理、医疗健康监测、智能制造过程优化、无线传感网络数据管理等领域;③实现端到端的时间序列预测流程,包括数据预处理、压缩采样、信号重构、模型训练与预测,以提升预测准确性和鲁棒性。 其他说明:项目不仅提供了详细的理论解释和技术实现步骤,还附带了完整的程序代码和GUI设计,便于用户理解和实践。同时,文档强调了系统的灵活性和扩展性,支持多平台部署和GPU加速,满足实时在线预测需求。此外,项目还引入了自动化超参数优化、模型轻量化与边缘部署等前沿技术,进一步提升了系统的性能和适应能力。
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