红色警戒2切换桌面后黑屏

文章介绍了在Win10系统中运行《红色警戒2》时遇到切回桌面后游戏黑屏的困扰,并提供了解决方案。玩家需要调整游戏设置、系统显示设置,修改游戏配置文件中的分辨率和触发器设置,以实现游戏正常运行。此外,作者还提供了预调整好的Win10运行版本和补丁供玩家使用。

《红色警戒2》win10切出桌面切回来游戏黑屏,怎么解决?

爆小礼

丰顺小礼文化传媒有限公司 法定代表人

创作声明:内容包含虚构创作

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玩过《红色警戒》的老玩家都知道,这是一款已经是20多年的老游戏了,当初,这款游戏是发布在win95上的,如今,微软的操作系统都已经更新到了win10了,游戏早已成为了一款古董级的老游戏,也正因为这样一个古董老游戏,使得操作系统在一些地方很难兼容他们,因此,运行这款游戏出现了不少头疼的问题。

win10有些时候会不能运行这款游戏的情况,当然,以前我出过解决这个麻烦的教程,这里,我就不过多去赘述了,但也有个让玩家非常头疼的问题,就是win10在运行《红色警戒2》,正玩得激情时,不小心按到了菜单键切回到了桌面,等你再切回去的时候,却发现一个尴尬的事情。

就是你的电脑还能听得到游戏的声音 ,可是,画面却显示不是出来你切换了好几次,都没办法切回来,一直处于黑屏状态,这就让玩家十分尴尬了,有一次,我一个人单挑七冷酷,靠着大量的部队狂推了3个国家,结果我傻眼了,按了一下菜单键和TAB,切回到了桌面,再切回来直接黑屏,因此,有人就会想了如何解决这个问题呢!

今天我就来传授大家如何解决《红色警戒2》在运行时,切回桌面游戏黑屏的情况,这里的话,要想正确操作这个的话,你先打开游戏,点击游戏设置里面,我们可以看到这样一个“设定游戏解析度”的设置,我先注意一下这里的分辨率,这里的话,因人而异问, 我这里有多个设置,当然,这里,你先记住这些分辨率。

接着,你右击桌面点击“显示设置”,打开之后,我们可以看到这里有个“更改文本”,这里的话,把推荐调成100%,这样的方便接下来的设置调整,下方的分辨率,就按照你显示器的分辨率就行了,当然,现如今的电脑一般都是“1920x1080”,基本上是不可能其他的了,所以,也不会太有影响。

接着,你再找到你的《红色警戒2》文件包,然后找到这个叫“Carville”的文件,接着右击用记事本打开就可以了。当然,如果你懒的话,也没关系的,我准备了一个调试好的win10运行版本,你要想要的话,可以直接私信发送“win10”获取。

你会看到一堆的数字,这些数字都不用管了,这些都不是你考虑的,你直接拉到最下方,看到一个【Triggers】在这个地方,把后面的这串数字改成“Wind,0,1,1,1,0”,这是一个重要环节,你一定操作对,乱跳数字的话,运行不了,别怪我。

接着,我们进入到第二部,找到这个文件,“Ra2.ini”这里也要说一下啊,红警2是这个,而《尤里的复仇》是我上图这样一个文件,照例用记事本打开就行了。

我们在这里,找到“Video”然后,把这里的数字改成之前在游戏设置里面看到的分辨率就行了,这里的话,因人而异,不同的玩家,所对应的选择都不一样,我选择的是1440x900X16,那么,我们就将这个数字改成1440和900即可,然后就可以完美解决你的红警切回去黑屏的情况了。

到这里,整个教程就全部做完了,其实,红警这样一款老游戏,能够运行到现在,真的是靠着玩家用爱发电的,如果还有什么关于红警的问题想问我的话, 欢迎私信我一下,如果你真不想的话,也没关系,我准备红警win10完美运营的补丁,想要的话,可以私信我的!

内容概要:本文提出了一种基于融合鱼鹰算法和柯西变异的改进麻雀优化算法(OCSSA),用于优化变分模态分解(VMD)的参数,进而结合卷积神经网络(CNN)与双向长短期记忆网络(BiLSTM)构建OCSSA-VMD-CNN-BILSTM模型,实现对轴承故障的高【轴承故障诊断】基于融合鱼鹰和柯西变异的麻雀优化算法OCSSA-VMD-CNN-BILSTM轴承诊断研究【西储大学数据】(Matlab代码实现)精度诊断。研究采用西储大学公开的轴承故障数据集进行实验验证,通过优化VMD的模态数和惩罚因子,有效提升了信号分解的准确性与稳定性,随后利用CNN提取故障特征,BiLSTM捕捉时间序列的深层依赖关系,最终实现故障类型的智能识别。该方法在提升故障诊断精度与鲁棒性方面表现出优越性能。; 适合人群:具备一定信号处理、机器学习基础,从事机械故障诊断、智能运维、工业大数据分析等相关领域的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①解决传统VMD参数依赖人工经验选取的问题,实现参数自适应优化;②提升复杂工况下滚动轴承早期故障的识别准确率;③为智能制造与预测性维护提供可靠的技术支持。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实现过程,深入理解OCSSA优化机制、VMD信号分解流程以及CNN-BiLSTM网络架构的设计逻辑,重点关注参数优化与故障分类的联动关系,并可通过更换数据集进一步验证模型泛化能力。
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