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如何区分cpu和tpu,amdcpu型号区分

来源:www.0tpe.com 发布时间:2020-07-08热度:
pvc跟TPU如何辨认闻气味:tpu是无味的,而pvc味比较大~外观也是难看出来~分有色和无色也可以用燃烧法:纯tpu烟是无是白的,而pvc是黑的还有硬度不一样还有弹性强度不一样,pvc弹性很差,而tp...
中启专业TPU、TPE、TPR、TPV生产厂家

pvc跟TPU如何辨认

闻气味:tpu是无味的,而pvc味比较大~外观也是难看出来~分有色和无色也可以用燃烧法:纯tpu烟是无是白的,而pvc是黑的还有硬度不一样还有弹性强度不一样,pvc弹性很差,而tpu的弹性较强,一般情况拉伸自动收回~~慢慢的了解更多吧!其实有还有好多物理性质和化学性质不一样的,一时在这里讲不完~~~

怎么鉴别tpu和硅胶

TPE全称为Thermo-PlasticElastomer,即所有热塑性弹性体的统称,包含TPR,TPU,TPV,TPEE,TPO,TPAE等。

通常情况下说的TPE,很多时候就是指的SEBS为基础之共混改性热塑性弹性体了。

SEBS体系的TPE,硬度范围0~100A,外观为透明或本色颗粒。

燃烧火焰为上黄下蓝或黄色,烟较淡,有芳香

如何区分cpu和tpu,amdcpu型号区分

气味。

TPU,热塑性聚氨酯。

由含NCO官能基的MDI与含OH官能基的POLYOL、
1.4BG,经押出混炼而制成,由于弹性好、物性佳、各种机械强度都很好。

因此,广泛用于射出、押出、压延及溶解成溶液型树脂等加工方式,是塑胶加工业者经常使用的塑胶材料,其制成产品涵盖了工业应用和民用必需品的范围。

TPU外观为透明颗粒,硬度65A~80D.燃烧具有特殊气味,有滋滋声。

本回答由健康生活分类达人何勇推荐

PU、TPU、CPU三者的区别是什么?

其分为浇注型聚氨酯弹性体(简称CPU),热塑型聚氨酯弹性体(简称TPU),混炼型聚氨酯弹性体(简称MPU)。

CPU-是浇注型聚氨酯弹性体(CPU)是一种介于橡胶与塑料之间的一种新型高分子合成材料,在实际应用中,多作为橡胶制品的更新换代产品,由于CPU有卓越的耐磨性(弹性体中最),浇注型聚氨酯弹性体(简称CPU)亦叫热固性弹性体,在常温下成液态,经加工后成固态特性,所以CPU经常用来进行浇注加工,如脚轮、采矿、炼油、纺织、印刷机辊筒,其成品在耐磨性方面强。

TPU热塑型聚氨酯弹性体(简称TPU)是一种介于橡胶与塑料之间的一种新型高分子合成材料,在实际应用中,多作为橡胶制品的更新换代产品,同样与CPU有卓越的耐磨性(弹性体中最),常温成固态,经加热或溶液等方法使其变成液态,加工定型后,重新成为固态的聚氨酯材料。

TPU是聚氨酯弹性体中应用最广、产量最大的一种,如运动器具:溜冰鞋轮、鞋彀、扣带、配件、雪靴工业零件:密封件、汽配件(防尘管、管件、减震析、工业轮、输送带管材:空压管、消防水管、医疗管电线电缆、押条、表带、薄膜鞋材:鞋底、鞋饰片、气垫、配件、天皮、鞋钉、标签等等

油缸密封件当中聚氨酯TPU与CPU有什么区别?

二者的区别:
1、其分为浇注型聚氨酯弹性体(简称CPU),热塑型聚氨酯弹性体(简称TPU),混炼型聚氨酯弹性体(简称MPU)。


2、CPU-是浇注型聚氨酯弹性体(CPU)是一种介于橡胶与塑料之间的一种新型高分子合成材料,在实际应用中,多作为橡胶制品的更新换代产品,由于CPU有卓越的耐磨性(弹性体中最),浇注型聚氨酯弹性体(简称CPU)亦叫热固性弹性体,在常温下成液态,经加工后成固态特性,所以CPU经常用来进行浇注加工,如脚轮、采矿、炼油、纺织、印刷机辊筒,其成品在耐磨性方面强。


3、TPU热塑型聚氨酯弹性体(简称TPU)是一种介于橡胶与塑料之间的一种新型高分子合成材料,在实际应用中,多作为橡胶制品的更新换代产品,同样与CPU有卓越的耐磨性(弹性体中最),常温成固态,经加热或溶液等方法使其变成液态,加工定型后,重新成为固态的聚氨酯材料。

TPU是聚氨酯弹性体中应用最广、产量最大的一种,如运动器具:溜冰鞋轮、鞋彀、扣带、配件、雪靴工业零件:密封件、汽配件(防尘管、管件、减震析、工业轮、输送带管材:空压管、消防水管、医疗管电线电缆、押条、表带、薄膜鞋材:鞋底、鞋饰片、气垫、配件、天皮、鞋钉、标签等等。


4、在密封件的应用上这二个的区别,在机械强度方面,CPU的产品要强于TPU材料生产的成品,除此之外,CPU材料的密封在耐高温与磨耗方面都要优于TPU的材料,但TPU的材料在生产过程中较有优势,生产速度与重复利用等,现在有一些改性的TPU材料,在耐高温与机械强度方面也非常不错。

如何看待中科院计算所的Cambricon-X稀疏深度学习处理器

没聚氨酯CPU加工TPU两种配东西CPU---浇注型聚氨酯弹性体(CPU)种介于橡胶与塑料间种新型高合材料实际应用作橡胶制品更新换代产品由于CPU卓越耐磨性(弹性体)浇注型聚氨酯弹性体(简称CPU)亦叫热固性弹性体,温液态经加工固态特性所CPU经用进行浇注加工脚轮、采矿、炼油、纺织、印刷机辊筒其品耐磨性面强TPU热塑型聚氨酯弹性体(简称TPU)亦种介于橡胶与塑料间种新型高合材料实际应用作橡胶制品更新换代产品同与CPU卓越耐磨性(弹性体)温固态经加热或溶液等使其变液态加工定型重新固态聚氨酯材料TPU聚氨酯弹性体应用广、产量种运器具:溜冰鞋轮、鞋彀、扣带、配件、雪靴……工业零件:密封件、汽配件(防尘管、管件、减震析、工业轮、输送带…管材:空压管、消防水管、医疗管…电线电缆、押条、表带、薄膜…鞋材:鞋底、鞋饰片、气垫、配件、皮、鞋钉、标签等等配设计TPU轻度交联甚至没交联聚氨酯CPU则深度交联聚氨酯我拿两产品候已经都交联完结构都已经形没改变

聚氨酯弹性体cpu 是发泡工艺吗

没有方法可以把聚氨酯CPU加工成TPU。

这是两种配方的东西。

CPU---是浇注型聚氨酯弹性体(CPU)是一种介于橡胶与塑料之间的一种新型高分子合成材料,在实际应用中,多作为橡胶制品的更新换代产品,由于CPU有卓越的耐磨性(弹性体中最好),浇注型聚氨酯弹性体(简称CPU)亦叫热固性弹性体,在常温下成液态,经加工后成固态特性,所以CPU经常用来进行浇注加工,如脚轮、采矿、炼油、纺织、印刷机辊筒,其成品在耐磨性方面强。

TPU热塑型聚氨酯弹性体(简称TPU)亦是一种介于橡胶与塑料之间的一种新型高分子合成材料,在实际应用中,多作为橡胶制品的更新换代产品,同样与CPU有卓越的耐磨性(弹性体中最好),常温成固态,经加热或溶液等方法使其变成液态,加工定型后,重新成为固态的聚氨酯材料。

TPU是聚氨酯弹性体中应用最广、产量最大的一种,如运动器具:溜冰鞋轮、鞋彀、扣带、配件、雪靴……工业零件:密封件、汽配件(防尘管、管件、减震析、工业轮、输送带…管材:空压管、消防水管、医疗管…电线电缆、押条、表带、薄膜…鞋材:鞋底、鞋饰片、气垫、配件、天皮、鞋钉、标签等等从配方设计上,TPU轻度交联甚至没有交联聚氨酯,CPU则是深度交联聚氨酯。

我们拿到这两个产品的时候,已经都是交联完成的了,分子结构都已经形成,没法改变了。

华硕Z87-PLUS主板,时间缓慢,BIOS刷过,主板电池换过,TPU开关设置为CPU BCLK and Ratio Boost正常,

尊敬的用户您好:此版BIOS主要解决了以下问题:
1.微调德文/简中/韩文说明字串。


2.调整超压警示范围。


3.提升PCIE
3.0相容性。


4.提升关闭所有CPU省电机制状态下的系统效能。


5.提升SATA埠更名功能泛用性,在更新BIOS版本後仍可记忆已变更的SATA埠名称。


6.提升记忆体相容性。

以上回复希望对您有所帮助!

如何看待中科院计算所的cambricon-x稀疏深度学习处理器

在GoogleI/O的主题演讲进入尾声时,Google提到了一项他们这段时间在AI和机器学习上取得的成果,一款叫做TensorProcessingUnit(张量处理单元)的处理器,简称TPU。

根据TPU团队主要负责人介绍,TPU专为Google机器学习应用TensorFlow打造,能够降低运算精度,在相同时间内处理更复杂、更强大的机器学习模型并将其更快地投入使用。

Google数据中心早在一年前就开始使用TPU,其性能把摩尔定律往前推进到7年之后。

之前打败李世乭的AlphaGo就是采用了TPU做了运算加速。

根据Google所言,TPU只在特定应用中作为辅助使用,公司将继续使用CPU和GPU。

并且Google并没有对外销售TPU的打算。

因此,TPU虽好,但仅限Google内部,而且即便使用TPU,也是用作辅助CPU和GPU。

谷歌并没有公布TPU是怎么设计的,因此似乎很难对其一探究竟。

不过,要知道谷歌的TPU并不是什么黑科技,只不过是正常的一款专用加速芯片。

而且,这也不是世界上第一款用来做深度学习的专用芯片。

IBM和我国中科院其实都有类似成果。

IBM在年研发出脉冲神经网络芯片TrueNorth,走的是“类脑计算”路线。

类脑计算的假设是,相似的结构可能会出现相似的功能,所以假如用神经电子元件制造与人脑神经网络相似...在GoogleI/O的主题演讲进入尾声时,Google提到了一项他们这段时间在AI和机器学习上取得的成果,一款叫做TensorProcessingUnit(张量处理单元)的处理器,简称TPU。

根据TPU团队主要负责人介绍,TPU专为Google机器学习应用TensorFlow打造,能够降低运算精度,在相同时间内处理更复杂、更强大的机器学习模型并将其更快地投入使用。

Google数据中心早在一年前就开始使用TPU,其性能把摩尔定律往前推进到7年之后。

之前打败李世乭的AlphaGo就是采用了TPU做了运算加速。

根据Google所言,TPU只在特定应用中作为辅助使用,公司将继续使用CPU和GPU。

并且Google并没有对外销售TPU的打算。

因此,TPU虽好,但仅限Google内部,而且即便使用TPU,也是用作辅助CPU和GPU。

谷歌并没有公布TPU是怎么设计的,因此似乎很难对其一探究竟。

不过,要知道谷歌的TPU并不是什么黑科技,只不过是正常的一款专用加速芯片。

而且,这也不是世界上第一款用来做深度学习的专用芯片。

IBM和我国中科院其实都有类似成果。

IBM在年研发出脉冲神经网络芯片TrueNorth,走的是“类脑计算”路线。

类脑计算的假设是,相似的结构可能会出现相似的功能,所以假如用神经电子元件制造与人脑神经网络相似的电子神经网络,是否可能实现人脑功能呢?这其实有点像人类研究飞行器的过程。

我们都知道鸟会飞是因为有翅膀,人没有。

所以假如给人也弄一对翅膀,人是不是也能飞?早先人类其实有这么一个探索过程。

如今人类要探索大脑,但是大脑何其复杂?IBM的这款芯片就是通过打造类脑的芯片架构,来期望得到大脑同样的功能,就算达不到,能模拟一下也很有意义。

大意如此,当然实际上复杂多了。

目前这款芯片理念很超前,还处于深入研究阶段,算得上是黑科技。

今天要重点讲的其实是中科院的这款“寒武纪”芯片。

年3月,中国科学院计算技术研究所发布了全球首个能够“深度学习”的“神经网络”处理器芯片,名为“寒武纪”。

该课题组负责人之一、中科院计算所陈天石博士透露,这项成果将于今年内正式投入产业化。

在不久的未来,反欺诈的刷脸支付、图片搜索等都将更加可靠、易用。

下图是“寒武纪”的芯片板卡。

之所以重点讲,是因为Google的TPU芯片并没有公开设计细节,连是谁代工的都没有公开。

但是同样作为深度学习的芯片,有理由相信中科院的“寒武纪”与Google的TPU在设计理念上是相同的。

在讲这个之前,先简单科普一下人工智能和深度学习。

年的诺贝尔医学奖,颁发给了DavidHubel和TorstenWiesel,以及RogerSperry。

前两位的主要贡献是,发现了人的视觉系统的信息处理是分级的。

如下图所示:从原始信号摄入开始(瞳孔摄入像素),接着做初步处理(大脑皮层某些细胞发现边缘和方向),然后抽象(大脑判定眼前物体的形状,比如是椭圆形的),然后进一步抽象(大脑进一步判定该物体是张人脸),最后识别眼前的这个人。

而深度学习(DeepLearning),恰恰就是模仿人脑的机制来解释数据。

通过组合低层特征形成更加抽象的高层特征(或属性类别)。

例如,在计算机视觉领域,深度学习算法从原始图像去学习得到一个低层次表达,例如边缘检测器、小波滤波器等,然后在这些低层次表达的基础上,通过线性或者非线性组合,来获得一个高层次的表达。

此外,不仅图像存在这个规律,声音也是类似的。

比如,研究人员从某个声音库中通过算法自动发现了20种基本的声音结构,其余的声音都可以由这20种基本结构来合成!对于深度学习来说,其思想就是堆叠多个层,上一层的输出作为下一层的输入。

深度神经网络由一个输入层,数个隐层,以及一个输出层构成。

每层有若干个神经元,神经元之间有连接权重。

每个神经元模拟人类的神经细胞,而结点之间的连接模拟神经细胞之间的连接。

当然了,以上这些原理都不是重点。

我们只需要明白深度神经网络模拟了大脑的神经网络,上图的每个圈圈都类似大脑的一个神经元。

通过采用专用芯片进行神经元的运算加速,相比于采用CPU这种通用运算器,可以大大提高神经网络的性能。

根据“寒武纪”芯片的介绍,它可以一条指令完成多个神经元的并行处理。

据此推断,Google的TPU很有可能也是这么设计的,也就是说,支持一条指令完成神经元的多次计算。

“寒武纪”专用处理器还有配套的指令集,叫Cambricon。

我们知道,指令集乃是一个处理器架构的核心。

知道了一款处理器实现了哪些指令,其实也就知道了这款处理器适合做什么,也大概知道了这款处理器的硬件设计。

Cambricon指令集的特点是单指令可以做完一次向量或矩阵运算,因此假如我们知道了深度学习的具体算法,那么其实也就知道了每个神经元可以规约为何种向量或矩阵运算,其实也就推断出了Cambricon的指令集。

以此类推,如果我们知道了Google的深度学习算法,假设也是每条指令实现多个神经元相关的向量或矩阵运算,那么其实也能推断出TPU的指令集。

这种假设应该是很有道理的,毕竟把一个神经元的计算打包成一条指令,是非常科学合理的专用加速器设计方案。

可以看到,整个系统连接了两块图像传感器,传感器采集到的图像通过CameraSerialInterfaces(CSI)接口连接到Videopipeline处理单元,进行Bayer重建、白平衡、降噪、压缩等等图像处理。

而ShiDianNao则在该系统中进行深度学习的模式识别,它内部实现了一个深度神经网络,经训练之后具有类似人类大脑一样的识别能力,可以从图像中识别出有一只猫,然后将识别出“猫”的信息通过GPIO/I2C接口输出给主机。

整个系统用一款微处理器做控制,协调各个部件的运行。

整个系统的数据存储,使用了256KB的SRAM,为了节省功耗,并提高性能,并没有使用DRAM。

下图给出了ShiDianNao处理器的深度神经网络的架构。

根据文献介绍,NBin是输入神经元的缓存,NBout是输出神经元的缓存,SB是突触的缓存。

核心部件是NFU(neuralfunctionalunit)单元,它负责实现一个神经元的功能。

ALU是数值运算单元,IB(decoderforinstructions)是指令译码器。

之前讲过,深度神经网络加速芯片的最大特点就是单指令可以完成多个神经元的计算。

因此神经元计算单元的实现,就是这款加速芯片的核心。

根据文献介绍,每个NFU又是一个阵列,包含一堆PE单元。

每个NFU单元实现了16bitx16bit的定点整数乘法,相比于浮点乘法,这会损失一部分运算精度,但是这种损失可以忽略不计。

由此,我们就自上而下的看完了整个ShiDianNao的架构设计。

由于Google并没有公布TPU的设计,中科院和寒武纪公司亦没有公开商用的寒武纪芯片的具体架构,因此我们只能大概根据中科院前些年与法国和瑞士的合作者在学术界公开发表的ShiDianNao架构进行推断(我们假设寒武纪商用芯片和前些年的学术工作ShiDianNao在架构上有一脉相承之处,毕竟中科院计算所陈天石团队的成员都是主要架构师或论文的第一作者)。

根据ShiDianNao架构的论文描述,结合之前的论述,我们可以大致得出以下猜测:(1)Google的TPU很有可能也是单指令完成多个神经元的计算。

(2)知道了Google的机器学习算法,就可以推断出TPU支持的指令集。

(3)根据Google对TPU的描述“能够降低运算精度”,猜测TPU内部可能也是采用更低位宽的定点或浮点乘法,虽然具体位宽未知。

(4)乘累加单元搭建的向量或矩阵指令仍然是基础运算的核心。

(5)Google强调TPU有领先7年的性能功耗比(十倍以上的提升),据此猜测,TPU可能也没有使用DRAM做存储,可能仍然使用SRAM来存储数据。

但从性能功耗比提升量级上看,还远未达到专用处理器的提升上限,因此很可能本质上采用的是数据位宽更低的类GPU架构,可能还是具有较强的通用性。

在市场怎样才能识别TPE和TPU

很好识别的。

一是看硬度,TPE可以做到0A-95A,TPU最低硬度在60A以上;二是耐磨,TPU耐磨比TPE好很多,市面上有些鞋子的鞋底就是用TPU做的,还有箱包上的脚轮,轮滑鞋的脚轮都有用到TPU;三是闻气味,用打火机烧一下TPU,再闻燃烧烟的气味是带有芳香的气味,TPE则没有芳香的气味;四的回弹性和模量,TPU的回弹性和模量都要好于TPE

篮球鞋怎么区分碳板和TPU?

1教你如何分辨Nike鞋的真伪一.假鞋用的材料肯定会与真鞋有所不同这点是很关键的因为真鞋之所以卖的贵除了他要做自己的品牌广告和开发费用之外鞋子本身用的材料也确实很贵这一点假鞋是绝对不会照仿的一般假鞋的开发人员会找来与真鞋所用材料质感和属性相同的但档次却差很多的材料来充当仿做真鞋的材料
1.鞋面材料:NIKE在篮球鞋上一般都会用人造皮跑鞋上一般都是用超纤PU虽然都不是真皮但是它们所含的纤维密度比真皮要高韧性和透气性比真皮还要好也不易变形所以好的人造皮材料比真皮的价钱还要贵还要好一般仿真鞋就不会用上等的人造皮或超纤PU来做鞋分辨方法是看材料的光泽度材料比较有光泽度的就是真鞋还有就是用手挤按或者是拉伸鞋面皮料感觉一下是否很有韧性和弹性
2.鞋面的一些工艺如热切微量射出等等真鞋用的材料肯定都是TPU而假鞋大多数都是用的PVC这两者在外型方面是相同的但TPU的材料造价较高柔软度和材料的拉伸性很好PVC则不是这样这种材质没有什么弹性柔软度也不好冬天穿还易发生断裂
3.鞋中底:虽然在中底整体的外型方面仿真鞋和真鞋的外型几乎是分毫不差但是在鞋中底的材料上还是会有所差距在中底的材料上虽然都是EVA二次发泡材料(也就是我们常说的PHYLON)但是所烧出来的中底的硬软度假鞋和真鞋肯定是不一样的真鞋的PHYLON用手指按会感觉软硬度适中很有弹性用指甲用力的按按完后PHYLON会很自然的又回到没按前的状态不会长时间的留下指甲的按记而假鞋的PHYLON则达不到真鞋的那种水平
4.鞋大底:虽然大底用的都是橡胶材料在鞋大底的材料上也是能看出真鞋与假鞋的区别的真鞋在烧制大底的时候会在里面搀杂一些化学原料回收材料或者是碳元素这样做的目的是能使鞋子更加的耐磨防滑性更加的出众而假鞋在烧制大底的时候就不会考虑到这些所以假鞋的大底防滑和耐磨的程度就要远远的差于真鞋在光泽度上假鞋的大底比真鞋的大底颜色要发亮而且再告诉大家一个小窍门就是听声音穿真鞋在塑胶地或地板上用前脚掌摩擦地面会有非常响亮干脆的“吱吱”的声音而假鞋在一般情况下绝对不会有这种声音

如何区分cpu和tpu,amdcpu型号区分

5.鞋底的功能上:在这里我要象大家说的是碳纤片和TPU支撑片的问题在买NIKE的一些尖端产品的时候大多数鞋友都会看鞋子的碳纤片来确定鞋子是真是假这种方法一目了然就能看出鞋子的真假因为碳纤片的成本的确很高所以假鞋是不会用上碳纤片的只会找一些与碳纤片相类似的材料来使用这当然就会使真假一目了然再来说说TPU支撑片虽然成本也不低但是现在基本大牌的运动鞋上都会出现仿真鞋当然也会照单全抄其实分辨TPU也是有诀窍的一是看它的颜色假鞋的TPU颜色要比真鞋的颜色发污而且显得不透亮在质感上也要比真鞋的TPU要发软些二.真鞋和假鞋在鞋的鞋型和一些线条的走向上也是有区别的由于做真鞋和做价鞋的版师是不同的开发人员也是不同的所以鞋子用的楦头和所开的版肯定也就和真鞋是不同的所以用真鞋的鞋型与假鞋的鞋型相比就肯定是有差异的而且在鞋子的一些线条走向上由于版师所开的版不同真鞋和假鞋也会有很多不同点三.在做鞋的一些细节上真假的区别也是非常多的
1.鞋的中底(PHYLON)大家可以仔细观察一下自己鞋子的中底上肯定都会有几的凸出来的小圆点虽然点很小但围绕着中底的一圈都会发现有几个这些点是干什么的呢为什么会有这些点呢因为中底是要在模具里烧出型来的在烧之前EVA是成液态状的所以就要先把这些液态的EVA导入模具里才能在模具里烧出型来把这些液态EVA导入模具的方法就是要通过很细的一跟导入管来把液体导入模具中导管越细成型后的中底上所留下的那个小凸点就越小所以开发人员绝对是希望那个小点越小越好才能不影响鞋子中底的美观但这一点不是想让它小它就能小的这需要工厂的水平要相当的高才行做假鞋的工厂一般都达不到这种水平所以假鞋的PHYLON中底上的凸出来的小点就一定要比真鞋PHYLON中底上凸出来的小点要明显的多
2.鞋面的车线:NIKE等大牌对鞋子的车线要求也相当的严格规定每针的长度都应该是平均的而且不能出现跳线的情况假鞋的做工要求就不可能达到这么严格的程度
3.就是鞋子成

如何区分cpu和tpu,amdcpu型号区分

型过程中的的贴底鞋子都是先把面都车好后在套上楦头去贴底的所以贴底也是鞋子成型里的最后一道工序由于给大牌加工的工厂贴底工人水平和工厂的水平都很高所以贴完底的鞋大都比较工整胶水不会攀爬到鞋面上很多让人看了很舒服如果出现了鞋底贴的不平整或是胶水爬到鞋面上这种情况大牌通常是不会检验合格的一般就会打上B品卖给自己的员工而假鞋由于做的不是自己的品牌所以底贴成什么样都会拿出去卖的
4.还有就是鞋的颜色假鞋经常会出现颜色不正的情况因为假鞋的开发人员要到不同的地方去合适于要仿的鞋的找材料再染色肯定就会多少的造成与真鞋颜色上的差异所以看颜色也是辨别真假的一个好的方法再提醒那些爱在网上购鞋的朋友有的仿的超级变态的鞋子仅凭几张图片是很难看轻真假的还需要你看着实物慢慢的分析以上就是我觉得在分辨真假鞋子方面比较好的方法希望能给一些朋友以帮助不要再上当受骗P.S.特别赠送当今热门鞋子之"JAMES2"真假鉴别方法:(假的用绿色画圈真的用红色)假的鞋面相比正品的显的亮白假的呈清晰粗大状正品的则是朦胧的

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