Team oNe eSports

🇧🇷 pesadeloCS2-Einstellungen, Fadenkreuz & Config

Matheus Panisset

RiflerBrazilAlter 26
pesadelo
1236eDPI
34cmcm / 360°
3.09Empfindlichkeit
1.08HLTV-Bewertung

pesadelo ist ein professionelles CS2 rifler wird gerade für Team oNe eSports gespielt von Brazil. pesadelo spielt mit der Empfindlichkeitseinstellung hoch bei 1236 eDPI (400 DPI × 3.09 Empfindlichkeit), was über dem Profi-Durchschnitt von 840 ergibt. pesadelo nutzt die 1440x1080-Auflösung (4:3 Black Bars) auf einem ZOWIE XL2546K, gepaart mit einem ZOWIE EC2-CW. Über ihre letzten 853 verfolgten Maps hat pesadelo eine HLTV-Bewertung von 1.08.

Maus- und Empfindlichkeitseinstellungen

Empfindlichkeit

DPI400
Empfindlichkeit im Spiel3.09
eDPI1236
Zoom-Empfindlichkeit1
Abfragefrequenz1000Hz
cm/360°34cm
1236
Durchschnitt 840
NiedrigMittelHoch

Maus & Mauspad

MausZOWIE EC2-CW
MauspadZOWIE G-SR-SE Gris

Crosshair-Einstellungen

Nicht verfügbar
StilClassic Static
FarbeYellow
Größe1.5
Dicke0
Lücke-3
PunktNein
KonturNein
Erweiterte Crosshair-Einstellungen
Rot255
Grün255
Blau0
Alpha255

Video- und Anzeigeeinstellungen

Anzeige

Auflösung1440x1080
Seitenverhältnis4:3
SkalierungsmodusBlack Bars
Bildwiederholfrequenz240Hz
MonitorZOWIE XL2546K
AnzeigemodusFullscreen
Helligkeit130%
Spielerkontrast erhöhenDisabled
V-SyncDisabled

Video für Fortgeschrittene

Anti-AliasingNone
SchattenqualitätMedium
TexturdetailsLow
TexturfilterungBilinear
Shader-DetailsLow

Viewmodel & Bob-Einstellungen

Viewmodel

viewmodel_fov68
viewmodel_offset_x2.5
viewmodel_offset_y0
viewmodel_offset_z-1.5
viewmodel_presetpos2

Konsolenbefehle

viewmodel_fov 68; viewmodel_offset_x 2.5; viewmodel_offset_y 0; viewmodel_offset_z -1.5

Weapon Bob

cl_bob_lower_amt5
cl_bobamt_lat0.33
cl_bobamt_vert0.14
cl_bobcycle0.98

Einstellungen & Download

Lade die vollständige CS2-Konfiguration von pesadelo als autoexec-Datei herunter oder kopiere alle Konsolenbefehle auf einmal.

autoexec.cfg-Vorschau
// pesadelo's CS2 Config — Generated by CSDB.gg
// https://csdb.gg/player/pesadelo/

// Sensitivity
sensitivity "3.09"
zoom_sensitivity_ratio_mouse "1"

// Crosshair
cl_crosshairstyle "4"
cl_crosshairsize "1.5"
cl_crosshairgap "-3"
cl_crosshairthickness "0"
cl_crosshairdot "0"
cl_crosshair_drawoutline "0"

// Viewmodel
viewmodel_fov "68"
viewmodel_offset_x "2.5"
viewmodel_offset_y "0"
viewmodel_offset_z "-1.5"

Komplette Ausrüstung & Zubehör

ZOWIE EC2-CW
ZOWIE XL2546K

pesadelos Waffen-Skins

PC-Spezifikationen

🎮
GPURTX 3080

pesadelo Leistungsstatistiken

Karriere-Durchschnittswerte aus Profispielen, bereitgestellt von PandaScore.

1.08
pesadelo236–214 Spielbilanz · 52.4 % Siegquote
1.08HLTV-Bewertung
77.98ADR
69.43%KAST
46.2%HS %
+0.19K–D-Differenz / Karte
52.4%Gewinnquote
853Gespielte Karten
450Spiele
21,233Runden

Leistungsdaten aus Profispielen via PandaScore. Durchschnittswerte der letzten 853 erfassten Karten.

Letzte Spiele

Die letzten Spielergebnisse der Mannschaft dieses Spielers.

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Spieler mit ähnlichen Einstellungen

Häufig gestellte Fragen

Welche Empfindlichkeit verwendet pesadelo in CS2?
pesadelo verwendet 400 DPI mit einer Empfindlichkeit von 3.09 im Spiel, was zu 1236 eDPI führt. Das entspricht ungefähr 34 cm pro 360-Grad-Drehung. Das liegt über dem Profi-Durchschnitt von 840 eDPI, was auf eine Vorliebe für eine schnellere Zielerfassung hindeutet.
Welche Maus benutzt pesadelo?
pesadelo nutzt derzeit die ZOWIE EC2-CW unter 400 DPI mit einer Abtastrate von 1000 Hz, kombiniert mit einem ZOWIE G-SR-SE Gris-Mauspad.
Mit welcher Auflösung spielt pesadelo?
pesadelo läuft auf 1440x1080 (4:3) im Black Bars-Anzeigemodus mit 240 Hz auf einem ZOWIE XL2546K.
Wie lautet der Crosshair-Code von pesadelo?
Der „crosshair“-Code von pesadelo ist derzeit nicht verfügbar. Schau später noch mal vorbei, da wir die Spielereinstellungen regelmäßig aktualisieren.
Wie lautet die HLTV-Bewertung von pesadelo?
Auf allen von 853 erfassten Profi-Karten hat pesadelo eine HLTV-Bewertung von 1.08 mit 77.98 ADR und ein 69.43% KAST, mit einer Bilanz von 236–214 (52.4% Siegquote). Die Durchschnittswerte stammen aus Profispielen und wurden über PandaScore ermittelt.