在之前的博客中，我们将arch linux这个系统进行了一些美化，当然也是仅仅做到能看这个地步，要说跟网上其他那些惊艳的特效对比，肯定是不如的。...所以我们不再对系统本身做其他美化，下面开始进行dwm本身的美化 dwm美化 相关插件安装 上一篇博文中，为了解决从登陆管理器进入dwm无法加载背景图片的问题，我们已经安装了dwm的autostart插件...，为了进一步的美化，这里再安装几个插件 wget https://dwm.suckless.org/patches/alpha/dwm-alpha-20201019-61bb8b2.diff # 半透明...wget https://dwm.suckless.org/patches/barpadding/dwm-barpadding-20211020-a786211.diff #适当添加标题栏间距 wget...https://dwm.suckless.org/patches/uselessgap/dwm-uselessgap-20211119-58414bee958f2.diff #dwm窗口间添加边距
这不符合深度定制或者说折腾的本意，而来它们的体量相对来说还是比较大的，我想实现最小化安装，这里只需要一个窗口管理器就够了 桌面环境与窗口管理器简述 要将它作为日常使用来说，需要一个图形化的操作界面，与Windows不同的是，Linux...也可以将 /etc/X11/xinit/xinitrc拷贝到家目录下并改名为.xinitrc，但是这个文件里面内容太多了，显的有点乱，所以我直接新建一个自己往里面加想要的内容) 在文件中添加一行 exec dwm...保存退出后，输入命令 startx 即可看到dwm的窗口了 dwm 基本用法 dwm中最重要的键是 Mod1 键，这个键默认映射到了 Alt 键，使用 Mod1 + p 可以启动 dmenu,...Shift + Mod1 + x 来将当前的活动窗口移到其他的标签页，其中x是标签页的编号 关闭当前窗口可以使用 Mod1 + Shift +c 可以使用 Mod1 + Shift + q 来退出 dwm...到现在已经完成了dwm的基本安装以及使用，但是它看起来是那样的不起眼，比起刚开始来说仅仅是多了几个可以运行的终端而已，后面将会介绍如何对它进行美化和相应的改造，让它变得漂亮起来 ----
dwm dwm 是X的动态窗口管理器。它管理平铺、单镜头和浮动布局的窗口。所有的布局都可以动态应用，优化了使用中的应用程序和执行的任务的环境。...官网：https://dwm.suckless.org/ dwm 十分精简，源码只有几十kb，内存占用很低。...deepin 的启动，只要按着这个文件写启动 dwm 的脚本就可以了 # /usr/share/xsessions/dwm.desktop # 写入一下内容 [Desktop Entry] Name=dwm...Comment=dwm Desktop Environment Exec=/usr/bin/dwm # dwm安装路径 TryExec=/usr/bin/dwm # dwm安装路径 此时注销后就可以找到...dwm 的启动选项了。
数据仓库层DW 数据仓库层从上到下，又可以分为3个层：数据细节层DWD、数据中间层DWM、数据服务层DWS。...2) 数据中间层DWM 数据中间层：Data Warehouse Middle，DWM该层是在DWD层的数据基础上，对数据做一些轻微的聚合操作，生成一些列的中间结果表，提升公共指标的复用性，减少重复加工的工作...简答来说，对通用的核心维度进行聚合操作，算出相应的统计指标 3) 数据服务层DWS 数据服务层：Data Warehouse Service，DWS(宽表-用户行为，轻度聚合)该层是基于DWM上的基础数据
可以使用spark streaming或者Flink、Kafka来实时接入 消息队列：来自ActiveMQ、Kafka的数据等 数据仓库层 数据仓库层从上到下，又可以分为3个层：数据细节层DWD、数据中间层DWM...数据中间层DWM 数据中间层：Data Warehouse Middle，DWM； 该层是在DWD层的数据基础上，对数据做一些轻微的聚合操作，生成一些列的中间结果表，提升公共指标的复用性，减少重复加工的工作...简答来说，对通用的核心维度进行聚合操作，算出相应的统计指标 数据服务层DWS 数据服务层：Data Warehouse Service，DWS； 该层是基于DWM上的基础数据，整合汇总成分析某一个主题域的数据服务层
数据仓库层 数据仓库层从上到下，又可以分为3个层：数据细节层DWD、数据中间层DWM、数据服务层DWS。...数据中间层DWM 数据中间层：Data Warehouse Middle，DWM 该层是在DWD层的数据基础上，对数据做一些轻微的聚合操作，生成一些列的中间结果表，提升公共指标的复用性，减少重复加工的工作...简答来说，对通用的核心维度进行聚合操作，算出相应的统计指标 数据服务层DWS 数据服务层：Data Warehouse Service，DWS(宽表-用户行为，轻度聚合) 该层是基于DWM上的基础数据，
虽然 WPF 渲染是通过 Dx9 但是最后显示出来是需要 DWM ，所以上面这样说。...但是现在有 Avalonia 和 Xamarin WPF，这两个都是可以支持很多平台，如 mac 和 Linux ，需要说的是，我一个在开发 Xamarin 的小伙伴说，WPF 是一个恐怖的工程，他不觉得很快就可以把...但是 UWP 支持的都是 微软的系统，对于 Mac 和 Linux 暂时是无法支持的。如果开发的客户需要使用 Mac 和 Linux ，自己不想开发多个代码就不可以选择 UWP 。...DirectComposition 是通过集成 DWM 渲染的。组合的图形和动画通过 DirectComposition 构建然后传到 DWM 渲染到屏幕。...那么 DWM 的作用是什么，实际上从博客可以看到 DWM 实际作用 Windows 组合引擎或合成程序，需要每个窗口把显示的内容给屏外表面或缓冲区，缓冲区是系统给每个顶层窗口分配的，所有的 GDI、D3D
在使用浏览器打开多个页面之后，桌面窗口管理器内存占用居高不下。结束进程后桌面黑屏，过一会儿自动恢复
数据仓库和数据集市详解：ODS、DW、DWD、DWM、DWS、ADS 数据流向 何为数仓DW 主要特点 与数据库的对比 为何要分层 数据分层 数据运营层ODS 数据仓库层 数据细节层DWD...数据中间层DWM 数据服务层DWS 数据应用层ADS 事实表 Fact Table 维表层Dimension（DIM） 临时表TMP 数据集市 区别数据仓库 问题总结 ODS与DWD区别？...附录 ETL 宽表 主题（Subject） 数仓笔记 数据仓库和数据集市详解：ODS、DW、DWD、DWM、DWS、ADS：https://blog.csdn.net/weixin_42526326...数据仓库层 数据仓库层从上到下，又可以分为3个层：数据细节层DWD、数据中间层DWM、数据服务层DWS。...数据中间层DWM 数据中间层：Data Warehouse Middle，DWM 该层是在DWD层的数据基础上，对数据做一些轻微的聚合操作，生成一些列的中间结果表，提升公共指标的复用性，减少重复加工的工作
详细请看为何使用 DirectComposition 玩法就是系统给你一个绘制表面，你在这个绘制表面上进行绘制，然后 DWM （桌面管理器 DWM Desktop Window Manager） 会拿出你绘制的表面来和其他的应用进行混合...所有的 UWP 应用都用上了 DirectComposition 技术，此时的 UWP 能够通过 dx 创建多个不同的表面，将内容绘制到表面里面，然后经过 DWM 混合在屏幕显示 这就是 UWP 应用渲染快的一个原因...而 DX 到屏幕显示之间就差一个 DWM 桌面窗口管理器的处理，通过 DirectComposition 或者说 Composition API 技术就能做到压榨 DWM 的渲染延迟，降低从 DX 到屏幕显示的时间...当然处理 UWP 之外，使用 WPF 也是可以做到的，请看 WPF 使用 Composition API 做高性能渲染 当然这需要来聊下 DWM 是怎么工作的，从大佬的 Windows with C++...对应用来说有更可控和更多的优化空间，可以压榨 DWM 部分的性能。对 DWM 来说，可以通过合成图层的方法方便进行窗口特效处理，如亚克力效果。
通过集成 DWM 节省内存 实际 DirectComposition 通过集成 DWM 来创建组合位图和动画显示到屏幕，所以使用 DirectComposition 不需要再安装其他的渲染框架。...需要知道的是 DirectComposition 不是基于 DWM 而是集成，而且 DirectComposition 没有渲染元素的能力而是对渲染完成的位图进行组合。...那么 DWM 是什么作用，DWM 实际作用 Windows 组合引擎或合成程序，需要每个窗口把显示的内容给屏外表面或缓冲区，缓冲区是系统给每个顶层窗口分配的，所有的 GDI、D3D、D2D 到先渲染到这里...然后 DWM 决定如何显示，是组合窗口还是做特效，最后再把缓存放到显卡。
How can I display a full remote desktop from a Unix/Linux server in MobaXterm (Gnome, KDE, FVWM, Openbox..., Fluxbox, IceWM, XFCE, Blackbox, DWM, Enlightenment, LXDE, ...)?...You can use 2 different solutions: - Configure your Linux/Unix distribution for enabling XDMCP remote...For more, please follow cnblogs.com/xuyaowen; References: Forward Linux X11 Session to Windows MobaXterm
什么是Win10系统上的桌面窗口管理器（DWM.exe）？ 桌面窗口管理器是控制Win10系统各种功能的管理器，例如视觉效果，玻璃窗框和3D Windows过渡动画。...但是为了使动画更流畅，DWM.exe必须使用某种硬件加速，这需要CPU在Win10系统上运行良好。...最近，作为用户的抱怨，这个DWM.exe进程逐渐占用Win10系统上的高CPU使用率以及高RAM或。 如何在Win10系统上修复桌面窗口管理器高CPU？...基于DWM.exe的高CPU原因，这个线程应运而生。...这是在后台运行的方式，有时，DWM.exe会导致PC上的CPU太高。为了更安全，不建议您决定使用任何第三方软件扫描您的计算机。
微软还是很贴心的，如果我们不想更改样式，可以使用 DwmSetWindowAttribute 和 DWM_WINDOW_CORNER_PREFERENCE 控制 Window 的圆角。...var attribute = DWMWINDOWATTRIBUTE.DWMWA_WINDOW_CORNER_PREFERENCE; var preference = DWM_WINDOW_CORNER_PREFERENCE.DWMWCP_ROUND...public enum DWMWINDOWATTRIBUTE { DWMWA_WINDOW_CORNER_PREFERENCE = 33 } // The DWM_WINDOW_CORNER_PREFERENCE...public enum DWM_WINDOW_CORNER_PREFERENCE { DWMWCP_DEFAULT = 0, DWMWCP_DONOTROUND...源码 我做了个小 Demo 用户看看这篇文章提到的不同边框和 DWM_WINDOW_CORNER_PREFERENCE 设定下的效果，源码可以从这里获取： https://github.com/DinoChan
DWD 和 DWM 层统一组成 DW 层。为什么要细分 DWD 和 DWM ？它们的区别是什么？ DWD 和 DWM 的区别就在于，有没有根据维度聚合。...一个 DWD 层的表可以根据不同维度聚合得到多个 DWM 层的表，这样能达到数据复用的效果。...它的聚合方式也有多种：例如，同时对多个维度聚合，然后再进行退化维度得到多个 DWM 层的表；只对一个维度聚合，每个维度得到一张 DWM 层的表。 什么是维度？什么是退化维度？...这时候，我们可以在 DWM 层的一张表中对订单数据做先商户再产品类别的聚合，然后在上一层中退化分析维度为仅商户或者仅产品类别。...怎么来：根据 DWM、DM 层计算得到。维度信息通过连接 DIM 层维表得到。 在我们的电商系统中，将订单的每日新增、累计数据组合在大盘日数据表中，用以作为报表的数据来源。
03DWM层规范 一. 命名规范 通常的命名方式是：前缀为DWM_主题名（缩写）_功能描述_加工方式。 二....从DWD到DWM或者DWS层中，产生临时表或者加工视图，命名规范只是对应层前缀后加_tmp/v，如dws_tmp。 例如： dws_sales_order_analysis 二....加工规则和策略说明 ①．DWS设计 加工周期日加工条件每日增量，基于create_time进行数据加工 ②．数据源和dwm的对应, 是基于dwm层数据 列名描述来源转换规则安全等级user_id用户主键...DWM汇总层优先调用DWD明细层，可累加指标计算。DWM汇总层尽量优先调用已经产出的粗粒度汇总层，避免大量汇总层数据直接从海量的明细数据层中计算得出。...有针对性地建设DWM公共汇总层，避免应用层过度引用和依赖DWD层明细数据。 08规范执行说明 1.
桌面窗口管理器（dwm.exe）内存泄漏 自从某天更新了Intel的核显驱动后，就发现电脑开机一段时间后必然发生卡顿，后来发现每次卡顿都是桌面窗口管理器（dwm.exe）占用内存过高。...参考链接 桌面窗口管理器（dwm.exe）占用内存高怎么办？ win10自动更新显卡驱动 怎么关闭
数据中间层：DWM（Data WareHouse Middle） 该层会在DWD层的数据基础上，对数据做轻度的聚合操作，生成一系列的中间表，提升公共指标的复用性，减少重复加工。...在实际计算中，如果直接从DWD或者ODS计算出宽表的统计指标，会存在计算量太大并且维度太少的问题，因此一般的做法是，在DWM层先计算出多个小的中间表，然后再拼接成一张DWS的宽表。...由于宽和窄的界限不易界定，也可以去掉DWM这一层，只留DWS层，将所有的数据在放在DWS亦可。...3、在DWM层，我们会从DWD层中选取业务关注的核心维度来做聚合操作，比如只保留人、商品、设备和页面区域维度。...直接点讲，就是大部分（80%以上）的需求，都用DWS的表来支持就行，DWS支持不了的，就用DWM和DWD的表来支持，这些都支持不了的极少一部分数据需要从原始日志中捞取。
数据中间层：DWM（Data WareHouse Middle） 3....数据中间层：DWM（Data WareHouse Middle） 该层会在DWD层的数据基础上，对数据做轻度的聚合操作，生成一系列的中间表，提升公共指标的复用性，减少重复加工。...在实际计算中，如果直接从DWD或者ODS计算出宽表的统计指标，会存在计算量太大并且维度太少的问题，因此一般的做法是，在DWM层先计算出多个小的中间表，然后再拼接成一张DWS的宽表。...由于宽和窄的界限不易界定，也可以去掉DWM这一层，只留DWS层，将所有的数据在放在DWS亦可。...直接点讲，就是大部分（80%以上）的需求，都用DWS的表来支持就行，DWS支持不了的，就用DWM和DWD的表来支持，这些都支持不了的极少一部分数据需要从原始日志中捞取。
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