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Unity打包Windows程序，概率性出现无法全屏或分辨率不匹配

news 2026/2/11 4:07:58

排除代码和Resolution and Presentation面板设置问题

如果程序还是不能按照预期的分辨率运行，应该是系统注册表记录了对应的设置。

解决方案：

打开注册表，使用快捷键“Win”+ "R"组合快捷键。在打开后面键入命令：Regedit

注册表

注册表路径：

  • HKEY_CURRENT_USER\Software\ [CompanyName] \ [ProductName]

看Key的名称就知道表示的是哪一个参数，就很直白

问题分析

  • 使用电视机做显示器比较容易出现这些问题，看注册表就知道了；
  • Screenmanager Resolution Width_h182942802，Screenmanager Resolution Height_h2627697771，当这两个key的值跟你程序中的设置的分辨率不一致时，没错就是这里出问题了，改成需要的分辨率就好了，注意进制哦。
  • Screenmanager Fullscreen mode_h3630240806，全屏问题看这个。

减小出现问题的概率

Resolution面板

å¨è¿éæå¥å¾çæè¿°

  • 然后在Awake里面设置需要的分辨率，
 

  1.  
    Screen.SetResolution(1920, 1080, true);
     
  2.  
    Screen.fullScreen = true;
     
 

 

或者：
 

然后按照路径找到该注册表
 

HKEY_CURRENT_USER\Software\ [CompanyName] \ [ProductName]
 

CompanyName 是打包里的公司名
 

ProductName 是打包里的项目名
 

直接删除此条数据，或者更改公司名，项目名重新注册，再次运行项目














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JAVA-字符串长度




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【LeetCode-面试经典150题-day15】




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git查看和修改项目远程仓库地址




git查看和修改项目远程仓库地址 
一、背景 
项目代码仓库迁移，需要本地更新远程仓库地址,进行代码同步与提交。 
二、查看项目的远程仓库地址 
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JavaWeb 速通JSON




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三、JSON在Java中的使用 1.基本说明 :  2.应用场景 :  2.1 JSON <---> JavaBean 2.2 JSON <---> List 2.3 JSON …...






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20 MySQL（下）




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测试圈的网红工具：Jmeter到底难在哪里？！




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深度学习10：Attention 机制




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Attention 的3大优点 
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Attention 的 N 种类型 Attention 的本质是什么 
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简单着色器编写（中下）




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static unsigned int CreateShader(const std::string& vertexShader, const std::string& fragmentShader)
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matlab使用教程(24)—常微分方程(ODE)求解器




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企业级数据共享规模化模式




数据共享正在成为企业数据战略的重要元素。对于公司而言&#xff0c;Amazon Data Exchange 这样的亚马逊云科技服务提供了与其他公司共享增值数据或从这些数据获利的途径。一些企业希望有一个数据共享平台&#xff0c;他们可以在该平台上建立协作和战略方法&#xff0c;在封闭、…...






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Web服务器-Tomcat详细原理与实现




Tomcat 安装与使用 
&#xff1a;MAC 安装配置使用Tomcat - 掘金 
安装后本计算机就相当于一台服务器了&#xff01;&#xff01;&#xff01; 方式一&#xff1a;使用本地安装的Tomcat 
1、将项目文件移动到Tomcat的webapps目录下。 
2、启动Tomcat 
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ARM处理器核心概述




一、基于ARM处理器的嵌入式系统 
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万户协同办公平台 ezoffice存在未授权访问漏洞 附POC




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使用ctcloss训练矩阵生成目标字符串




首先我们需要明确 c t c l o s s ctcloss ctcloss是用来做什么的。比如说要生成的目标字符串长度为 l l l&#xff0c;而这个字符串包含 s s s个字符&#xff0c;字符串允许的最大长度为 L L L&#xff0c;这里认为一个位置是一个时间步&#xff0c;就是一拍&#xff0c;记为 T…...






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驱动 - 20230829




练习 
基于platform实现  在根节点下&#xff0c;增加设备树 myplatform {compatible"hqyj,myplatform";interrupts-extended<&gpiof 9 0>, <&gpiof 7 0>, <&gpiof 8 0>;led1-gpio<&gpioe 10 0>;reg<0x12345678 59>;}…...






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数组(个人学习笔记黑马学习)




一维数组 1、定义方式 #include <iostream>
using namespace std;int main() {//三种定义方式//1.int arr[5];arr[0]  10;arr[1]  20;arr[2]  30;arr[3]  40;arr[4]  50;//访问数据元素/*cout << arr[0] << endl;cout << arr[1] << endl;cout &l…...






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2023/8/30 4:55:36





















label-studio的使用教程(导入本地路径)




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AtCoder 第409​场初级竞赛 A~E题解




A Conflict 
【题目链接】 
原题链接&#xff1a;A - Conflict 
【考点】 
枚举 
【题目大意】 
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【解析】 
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【难度】 
GESP三级 
【代码参考】  
#i…...






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相机Camera日志分析之三十一：高通Camx HAL十种流程基础分析关键字汇总（后续持续更新中）




【关注我，后续持续新增专题博文，谢谢！！！】 
上一篇我们讲了：有对最普通的场景进行各个日志注释讲解，但相机场景太多，日志差异也巨大。后面将展示各种场景下的日志。 通过notepad++打开场景下的日志，通过下列分类关键字搜索，即可清晰的分析不同场景的相机运行流程差异…...






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大语言模型（LLM）中的KV缓存压缩与动态稀疏注意力机制设计




随着大语言模型&#xff08;LLM&#xff09;参数规模的增长&#xff0c;推理阶段的内存占用和计算复杂度成为核心挑战。传统注意力机制的计算复杂度随序列长度呈二次方增长&#xff0c;而KV缓存的内存消耗可能高达数十GB&#xff08;例如Llama2-7B处理100K token时需50GB内存&a…...






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LLMs 系列实操科普（1）




写在前面&#xff1a; 本期内容我们继续 Andrej Karpathy 的《How I use LLMs》讲座内容&#xff0c;原视频时长 ~130 分钟&#xff0c;以实操演示主流的一些 LLMs 的使用&#xff0c;由于涉及到实操&#xff0c;实际上并不适合以文字整理&#xff0c;但还是决定尽量整理一份笔…...






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一、原理介绍 
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数据结构：递归的种类（Types of Recursion）




目录 
尾递归&#xff08;Tail Recursion&#xff09; 
什么是 Loop&#xff08;循环&#xff09;&#xff1f; 复杂度分析 头递归&#xff08;Head Recursion&#xff09; 树形递归&#xff08;Tree Recursion&#xff09; 
线性递归&#xff08;Linear Recursion&#xff09;…...






编程新知
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目录 1、脚本参数化 
1.1 用户定义的变量 
1.1.1 添加及引用方式 
1.1.2 测试得出用户定义变量的特点 
1.2 用户参数 
1.2.1 概念 
1.2.2 位置不同效果不同 
1.2.3、用户参数的勾选框 - 每次迭代更新一次 
总结用户定义的变量、用户参数 
1.3 csv数据文件参数化 1、脚本参数化 …...






编程新知
2026/1/26 19:39:14