3步终极优化:告别腾讯游戏卡顿,ACE-Guard资源占用一键解决
你是否也曾在游戏团战关键时刻遭遇突然卡顿?🎮 当你兴奋地搓手准备五杀时,画面却突然定格——这很可能是ACE-Guard Client EXE在后台疯狂占用系统资源!这个默默运行的进程就像个"资源吸血鬼",悄悄吞噬着你的CPU和内存,让顶级显卡和处理器都沦为摆设。
💡 核心价值:让游戏回归流畅本质
sguard_limit就像给系统装上了"智能管家",它能精准限制ACE-Guard进程的资源占用,既不影响游戏反作弊功能,又能释放电脑性能。就像给狂吠的宠物戴上嘴套,既保证安全又不影响正常活动,让你的游戏体验从"幻灯片"变回"丝滑流畅"!
🔍 为什么ACE-Guard会导致卡顿?
- 资源争抢:它就像在高速公路上乱停车的司机,占用大量系统资源
- 后台疯狂工作:即使游戏不需要,仍在后台频繁读写内存
- 配置越高越卡顿:高性能电脑反而更容易触发其资源占用机制
🛠️ 解决方案:3阶段实施计划
【准备阶段】检查你的装备
✅ 系统要求:Windows 7/8/10/11(64位系统最佳)
✅ 开发工具:Visual Studio 2017或更高版本(社区版免费)
✅ 必备组件:Git(用于获取最新代码)
【执行阶段】3步安装流程
┌───────────────┐ ┌───────────────┐ ┌───────────────┐
│ 1. 获取代码 │────▶│ 2. 编译项目 │────▶│ 3. 运行程序 │
└───────────────┘ └───────────────┘ └───────────────┘
第1步:克隆项目代码
打开命令提示符,输入以下命令获取最新代码:
git clone https://gitcode.com/gh_mirrors/sg/sguard_limit
第2步:编译项目
- 打开项目文件夹,双击
sguard_limit.sln文件(需要Visual Studio) - 在顶部菜单栏选择【生成】→【生成解决方案】
- 等待编译完成(看到"生成成功"提示即可)
第3步:启动限制器
- 进入编译后的
Debug或Release文件夹 - 双击
sguard_limit.exe运行程序 - 程序会自动最小化到系统托盘,默默守护你的游戏体验
【验证阶段】确认优化效果
✅ 任务管理器检查:打开任务管理器,查看ACE-Guard进程CPU占用是否下降到10%以下
✅ 游戏实测:启动腾讯系游戏(DNF/LOL等),连续游戏30分钟观察是否出现卡顿
✅ 资源监控:使用系统资源监视器,查看内存占用是否稳定
❓ 常见问题解答
Q:会被游戏检测为作弊吗?
A:不会!程序仅限制资源占用,不修改游戏任何文件,就像给进程"限速"而非"改道"。
Q:为什么安装后没效果?
A:请确认:①使用管理员权限运行 ②编译时选择"发布"模式 ③游戏路径无中文
Q:支持哪些游戏?
A:所有腾讯系游戏均可使用,包括但不限于DNF、LOL、CF、逆战等。
⚙️ 高级配置(进阶玩家)
如需调整限制强度,可修改config.h文件中的参数:
limitPercent:设置资源限制百分比(默认10%)useKernelMode:启用内核级限制(高性能电脑推荐)
完成设置后重新编译即可生效。记住,修改配置就像调节空调温度,需要根据你的电脑性能找到最佳平衡点。
现在,是时候夺回属于你的游戏体验了!🚀 让sguard_limit为你守护每一场精彩对决,告别卡顿,享受真正的流畅游戏时光。
GLM-5智谱 AI 正式发布 GLM-5,旨在应对复杂系统工程和长时域智能体任务。Jinja00
GLM-5-w4a8GLM-5-w4a8基于混合专家架构,专为复杂系统工程与长周期智能体任务设计。支持单/多节点部署,适配Atlas 800T A3,采用w4a8量化技术,结合vLLM推理优化,高效平衡性能与精度,助力智能应用开发Jinja00
请把这个活动推给顶尖程序员😎本次活动专为懂行的顶尖程序员量身打造,聚焦AtomGit首发开源模型的实际应用与深度测评,拒绝大众化浅层体验,邀请具备扎实技术功底、开源经验或模型测评能力的顶尖开发者,深度参与模型体验、性能测评,通过发布技术帖子、提交测评报告、上传实践项目成果等形式,挖掘模型核心价值,共建AtomGit开源模型生态,彰显顶尖程序员的技术洞察力与实践能力。00
Kimi-K2.5Kimi K2.5 是一款开源的原生多模态智能体模型,它在 Kimi-K2-Base 的基础上,通过对约 15 万亿混合视觉和文本 tokens 进行持续预训练构建而成。该模型将视觉与语言理解、高级智能体能力、即时模式与思考模式,以及对话式与智能体范式无缝融合。Python00
MiniMax-M2.5MiniMax-M2.5开源模型,经数十万复杂环境强化训练,在代码生成、工具调用、办公自动化等经济价值任务中表现卓越。SWE-Bench Verified得分80.2%,Multi-SWE-Bench达51.3%,BrowseComp获76.3%。推理速度比M2.1快37%,与Claude Opus 4.6相当,每小时仅需0.3-1美元,成本仅为同类模型1/10-1/20,为智能应用开发提供高效经济选择。【此简介由AI生成】Python00
Qwen3.5Qwen3.5 昇腾 vLLM 部署教程。Qwen3.5 是 Qwen 系列最新的旗舰多模态模型,采用 MoE(混合专家)架构,在保持强大模型能力的同时显著降低了推理成本。00- RRing-2.5-1TRing-2.5-1T:全球首个基于混合线性注意力架构的开源万亿参数思考模型。Python00