Retired
🇷🇺 DosiaCS2 设置、准星和配置
Mikhail Stolyarov
另请参阅: 职业选手, 地图, 段位, 工具, 指南, 武器, Skins, 箱子, 印花.
准星代码
CSGO-bBQ49-JUYCX-wRK3x-tB2Vs-yxxsPDosia 是一款来自 Russia 的专业版 CS2 igl。 Dosia 在 1000 eDPI（400 DPI × 2.5 灵敏度）下，使用 高 灵敏度设置进行游戏，即 高于846的职业选手平均水平。 Dosia 在 ZOWIE XL2566K 上使用 1920x1080 分辨率（16:9 Native），并配以 VAXEE XE Wireless Black。 在最近的246场被追踪的地图中，Dosia的HLTV评分为0.92。
Mikhail "Dosia" Stolyarov is a Russian in-game leader who has since retired from competitive play. His professional career dates back to 2008, 18 years of top-level play. He has passed through 16 organisations in that time, settling longest at Gambit Esports for 3 years and 11 months. His in-game role is that of a rifler.
鼠标和灵敏度设置
灵敏度
鼠标和鼠标垫
Crosshair 设置
CSGO-bBQ49-JUYCX-wRK3x-tB2Vs-yxxsP准星高级设置
视频和显示设置
显示
高级视频
视图模型与鲍勃设置
视图模型
控制台命令
viewmodel_fov 68; viewmodel_offset_x 2.5; viewmodel_offset_y 0; viewmodel_offset_z -1.5武器摇晃
雷达和平视显示器设置
雷达
平视显示器
配置与下载
下载 Dosia 的完整 CS2 配置文件（autoexec 格式），或一次性复制所有控制台命令。
// Dosia's CS2 Config — Generated by CSDB.gg // https://csdb.gg/player/dosia/ // Sensitivity sensitivity "2.5" zoom_sensitivity_ratio "1" // Crosshair cl_crosshairstyle "4" cl_crosshairsize "2" cl_crosshairgap "-3" cl_crosshairthickness "1" 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"
全套装备及周边产品
Dosia 表现数据
职业比赛生涯场均数据，由 PandaScore 提供。
来自 PandaScore 的专业比赛表现数据。基于最近追踪的 246 张地图的平均数据。
近期比赛
该玩家所在队伍的近期比赛结果。
设置相似的玩家
常见问题
- Dosia 在 CS2 中使用的灵敏度是多少？
- Dosia 使用 400 DPI 并设置为 2.5 的游戏内灵敏度，从而得到 1000 eDPI。这相当于每旋转 360 度移动约 42 厘米。这一数值高于职业选手平均 846 eDPI，表明选手更倾向于更快地锁定目标。
- Dosia 用的是什么鼠标？
- Dosia 目前正在 400 DPI 使用 VAXEE XE Wireless Black，轮询率为 1000Hz，并搭配 SteelSeries QcK Heavy 鼠标垫。
- Dosia 在什么分辨率下游玩？
- Dosia 在 1920x1080（16:9）上以 Native 显示模式、360Hz 的频率在 ZOWIE XL2566K 上播放。
- Dosia 的 crosshair 代码是什么？
- Dosia的crosshair代码是CSGO-bBQ49-JUYCX-wRK3x-tB2Vs-yxxsP。要应用该代码，请打开CS2，进入“设置”→“Crosshair”→“分享或导入”，然后粘贴该代码。
- Dosia 的 HLTV 评分是多少？
- 在被追踪的 246 张职业地图中，Dosia 的 HLTV 评分为 0.92，59.76 ADR 以及 65.02% KAST 战绩为 57–81（胜率 41.3%）。所有平均数据均来自 PandaScore 统计的职业比赛。