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🇷🇸 nexa CS2 设置、准星和配置
Nemanja Isaković
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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-aO6xs-QZrCp-AEh3O-SK2fb-pwhCGnexa 是一款来自 Serbia 的专业版 CS2 igl。 nexa 在 1000 eDPI（800 DPI × 1.25 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。 nexa 在 ZOWIE XL2566K 上使用 1024x768 分辨率（4:3 Stretched），并配以 Logitech G Pro X Superlight 2 Magenta。 在最近的1171场被追踪的地图中，nexa的HLTV评分为1.04。
Nemanja "nexa" Isaković is a 29-year-old Serbian in-game leader currently without a team. His professional career dates back to 2016, 10 years of top-level play. That run has taken him through 11 different organisations, the longest a 2-year spell at G2 Esports. 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-aO6xs-QZrCp-AEh3O-SK2fb-pwhCG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 nexa 的完整 CS2 配置文件（autoexec 格式），或一次性复制所有控制台命令。
// nexa's CS2 Config — Generated by CSDB.gg // https://csdb.gg/player/nexa/ // Sensitivity sensitivity "1.25" zoom_sensitivity_ratio "1" // Crosshair cl_crosshairstyle "4" cl_crosshairsize "2" cl_crosshairgap "-3" cl_crosshairthickness "0.2" 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
nexa的武器 Skins
nexa 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 1171 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
- nexa 在 CS2 中使用的灵敏度是多少？
- nexa 使用 800 DPI 并设置为 1.25 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。
- nexa 用的是什么鼠标？
- nexa 目前正在 800 DPI 使用 Logitech G Pro X Superlight 2 Magenta，轮询率为 1000Hz，并搭配 VAXEE PE Black 鼠标垫。
- nexa 在什么分辨率下游玩？
- nexa 在 1024x768（4:3）上以 Stretched 显示模式、360Hz 的频率在 ZOWIE XL2566K 上播放。
- nexa 的 crosshair 代码是什么？
- nexa的crosshair代码是CSGO-aO6xs-QZrCp-AEh3O-SK2fb-pwhCG。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。
- nexa 的 HLTV 评分是多少？
- 在被追踪的 1171 张职业地图中，nexa 的 HLTV 评分为 1.04，70.52 ADR 以及 72.58% KAST 战绩为 295–236（胜率 55.6%）。所有平均数据均来自 PandaScore 统计的职业比赛。