Free Agent

🇩🇰 PR1mECS2 设置、准星和配置

RiflerDenmark
🇩🇰
PR
Free Agent
档案中无照片
520eDPI
80cm厘米 / 360°
1.3灵敏度
1.01HLTV 评分

PR1mE 是一款来自 Denmark 的专业版 CS2 rifler。 PR1mE 在 520 eDPI(400 DPI × 1.3 灵敏度)下,使用 低 灵敏度设置进行游戏,即 低于840的职业选手平均水平。 PR1mE 在 ZOWIE XL2566K 上使用 1280x960 分辨率(4:3 Stretched),并配以 Razer DeathAdder V4 Pro Green。 在最近的902场被追踪的地图中,PR1mE的HLTV评分为1.01。

鼠标和灵敏度设置

灵敏度

DPI400
游戏内灵敏度1.3
eDPI520
缩放灵敏度1
轮询率1000Hz
cm/360°80cm
520
平均 840

鼠标和鼠标垫

鼠标Razer DeathAdder V4 Pro Green
鼠标垫Razer Gigantus V2

Crosshair 设置

暂无
风格Classic Static
颜色Yellow
尺寸2
厚度1
间距-3
中心点
大纲

视频和显示设置

显示

分辨率1280x960
宽高比4:3
缩放模式Stretched
刷新率360Hz
显示器ZOWIE XL2566K

视图模型设置

视图模型

viewmodel_fov60
viewmodel_offset_x1
viewmodel_offset_y1
viewmodel_offset_z1.5

控制台命令

viewmodel_fov 60; viewmodel_offset_x 1; viewmodel_offset_y 1; viewmodel_offset_z 1.5

配置与下载

下载 PR1mE 的完整 CS2 配置文件(autoexec 格式),或一次性复制所有控制台命令。

autoexec.cfg 预览
// PR1mE's CS2 Config — Generated by CSDB.gg
// https://csdb.gg/player/pr1me/

// Sensitivity
sensitivity "1.3"
zoom_sensitivity_ratio_mouse "1"

// Crosshair
cl_crosshairstyle "4"
cl_crosshairsize "2"
cl_crosshairgap "-3"
cl_crosshairthickness "1"
cl_crosshairdot "0"
cl_crosshair_drawoutline "0"

// Viewmodel
viewmodel_fov "60"
viewmodel_offset_x "1"
viewmodel_offset_y "1"
viewmodel_offset_z "1.5"

全套装备及周边产品

PR1mE 表现数据

职业比赛生涯场均数据,由 PandaScore 提供。

1.01
PR1mE185–207 比赛战绩 · 47.2% 胜率
1.01HLTV 评分
72.04ADR
67.87%KAST
54.4%HS %
+-0.45K–D 差值 / 地图
47.2%胜率
902已游玩地图
392比赛
23,247回合

来自 PandaScore 的专业比赛表现数据。基于最近追踪的 902 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。

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常见问题

PR1mE 在 CS2 中使用的灵敏度是多少?
PR1mE 使用 400 DPI 并设置为 1.3 的游戏内灵敏度,从而得到 520 eDPI。这相当于每旋转 360 度移动约 80 厘米。这一数值低于职业选手平均 840 eDPI,表明选手更注重精准度而非速度。
PR1mE 用的是什么鼠标?
PR1mE 目前正在 400 DPI 使用 Razer DeathAdder V4 Pro Green,轮询率为 1000Hz,并搭配 Razer Gigantus V2 鼠标垫。
PR1mE 在什么分辨率下游玩?
PR1mE 在 1280x960(4:3)上以 Stretched 显示模式、360Hz 的频率在 ZOWIE XL2566K 上播放。
PR1mE 的 crosshair 代码是什么?
目前无法查看PR1mE的crosshair代码。请稍后再查看,因为我们会定期更新玩家设置。
PR1mE 的 HLTV 评分是多少?
在被追踪的 902 张职业地图中,PR1mE 的 HLTV 评分为 1.01,72.04 ADR 以及 67.87% KAST 战绩为 185–207(胜率 47.2%)。所有平均数据均来自 PandaScore 统计的职业比赛。