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dwm美化
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 ) 运行之后发现dwm的右上角显示的内容变了 知道原理之后我们只需要在dwm启动的时候执行相关脚本，获取相关数据并刷新即可，例如可以使用如下命令实现每秒刷新时间 while true do
2.5K20编辑于 2022-05-10 - 来自专栏caoayu的分享
Deepin 极简主义 -- dwm
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。
2.5K21发布于 2021-02-24 - 来自专栏MasiMaro 的技术博文
窗口管理器 dwm安装
, 程序启动器采用dmenu, 终端程序采用st git clone https://git.suckless.org/dwm --depth=1 git clone https://git.suckless.org 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 ----
1.8K20发布于 2021-10-26 - 来自专栏全栈程序员必看
数仓建设 | ODS、DWD、DWM等理论实战（好文收藏）
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
1.1K40编辑于 2022-09-13 - 来自专栏一个会写诗的程序员的博客
详解数仓中的数据分层：ODS、DWD、DWM、DWS、ADS
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
11.7K50编辑于 2021-12-16 - 来自专栏大数据解决方案
数仓建设 | ODS、DWD、DWM等理论实战（强烈建议收藏~）
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，
9.8K24编辑于 2022-04-07 - 来自专栏DearXuan的博客文章
桌面窗口管理器(dwm.exe)占用高内存的解决方法
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
5.2K10编辑于 2022-01-19 - 来自专栏全栈程序员必看
数据仓库和数据集市详解：ODS、DW、DWD、DWM、DWS、ADS「建议收藏」
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
7.9K12编辑于 2022-09-13 - 来自专栏全栈程序员必看
桌面窗口管理器占用过高解决办法
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。
9K20编辑于 2022-09-03 - 来自专栏林德熙的博客
Windows 窗口样式 什么是 WS_EX_NOREDIRECTIONBITMAP 样式
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。
2.2K20发布于 2020-05-09 - 来自专栏林德熙的博客
为何使用 DirectComposition 创建更加迷人的界面流畅丰富的动画组合不同的位图通过集成 DWM 节省内存兼容原有代码
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。
1.7K10发布于 2018-09-18 UWB通讯技术
平台：基于 Decawave DWM1000 模块，使用 STM32 进行开发。 实现思路 使用 DWM1000 模块搭建 UWB 通信。 代码实现 硬件配置 模块：Decawave DWM1000。 微控制器：STM32F103。 开发环境：Keil 或 PlatformIO。 include "stm32f1xx_hal.h" #define TAG_ID 1 uint8_t tx_buffer[16]; // 发送缓冲区 void setup() { // 初始化 DWM1000 ANCHOR_ID 1 uint8_t rx_buffer[16]; // 接收缓冲区 uint8_t tx_buffer[16]; // 回复缓冲区 void setup() { // 初始化 DWM1000 通过使用 Decawave 的 DWM1000 模块和 TDoA 定位算法，可以实现高精度的室内定位，为资产跟踪、机器人导航等场景提供解决方案。
33210编辑于 2025-08-29- 来自专栏小草学习屋
我眼中的数据仓库
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。
62210编辑于 2023-11-22 - 来自专栏林德熙的博客
dotnet C# Windows 桌面应用程序简单使用 DwmFlush 对齐刷新率
在 Windows 桌面应用程序里面，可以简单地使用 DwmFlush 方法来与 DWM 对齐刷新率 桌面管理器 DWM （DWM Desktop Window Manager）是一个古老的机制，在 Windows 上的 DWM 将会收集每个窗口的绘制内容，然后将其进行合成，最后输出到屏幕上。 通过 DWM 机制，可以避免应用程序直接将画面输出到屏幕上，允许多个应用程序之间叠加出绚丽的窗口化效果 调用 Dwmapi.dll 提供的 DwmFlush 方法，可以让调用方阻塞卡住，等待当前次渲染刷新完成之后才继续后续逻辑
35310编辑于 2025-06-17 - 来自专栏dino.c的专栏
[WPF] 在 Windows 11 中处理 WindowChrome 的圆角
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
3.8K10发布于 2021-11-02 - 来自专栏个人总结系列
数据仓库设计和规范—数仓分层和规范
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user_idcreate_time 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.
6.5K23编辑于 2025-08-25 - 来自专栏全栈程序员必看
数据仓库分层DWD、DWB、DWS[通俗易懂]
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。
26.9K76编辑于 2022-09-13 - 来自专栏雨临Lewis的博客
桌面窗口管理器占用内存过高
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
5.9K30编辑于 2022-04-02 - 来自专栏林德熙的博客
UWP 和 WPF 对比
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。 渲染完成给 DWM 选择是否显示。但是 WPF 没有使用 DirectX 9 的性能，所以渲染是比较慢的。听说 WPF 可以使用 dx11 dx12都是使用优化级别是 fl9 。 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 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。 参见：Why use DirectComposition?
15.7K20发布于 2018-09-18 - 来自专栏全栈程序员必看
数据仓库分三层_数据库分层
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。
1.7K20编辑于 2022-11-10
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