ADIDAS鞋标之终极诠释--基本知识,真假辨别(超多图),鞋标发展史!

本文详细介绍了如何通过鞋标辨别ADIDAS鞋子的真伪,包括产地、代工厂标识、产品编号等信息,并提供了多种类型的鞋标对比案例。

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其实关于ADIDAS的鞋真假问题是老生长谈,但现在确实骗子多,不懂装懂的人更多,很多不太明白的朋友可能会上这样那样的当,还有很多朋友对鞋的基本知识不太了解,也可能对上网购买正品ADIDAS的朋友造成误会,所以今年的帖子贴上普及知识的帖子,希望喜欢鞋的朋友在帖子里得到有用的知识.

I:鞋标基本知识的普及

PS更多的解释)

1.产地:和鞋的购买地无关.就是说同一个货号的鞋,在全世界任何地方买的这款鞋都应该是同一个产地的,ADIDAS的产地都是在东南亚.如印泥,中国,越南

2和3:ADIDAS的代作厂名称代号,也就是代作厂名的英文缩写,和3代做厂数字代号是相对应的.例如:印泥PW1对应的是001;印泥PIN对应的是723;中国APE对应的779:中国PCI对应的789;中国PWC681等等.一般限量的多数在PIN723和PWC681生产.

4:顾名思义,就是ADIDAS给该物品的编号,可以在GOOGEL或ADIDAS官方搜索出鞋的样子.

5:出厂日期,凭借这点分辨鞋是新标还是旧标.新标旧标有各自的辨别真假的方法,下面会有介绍.

6,类似人的身份证,每一只鞋都有不同的号码,假鞋一般左右脚这ID相同.

II:看鞋标,辩真假(真假对比,最专业,最方便,正确的方法)顺道说一句,不懂装懂的请来来补补知识,别再误人子弟了,.

真鞋鞋标遵守的规则:

一,US和UK的1/2的斜杠要比FR的1/3或者2/3要短的,(即FR下面的数字的斜杠要比US,UK下面的数字的斜杠要长)。如果三者相等,那么就是假的,或者US和UK下面的数字的斜杠比FR下面的数字的斜杠要长的,那么都是假的。

 二,J21在同一条直线上

.三,US和UK下面的整数和U是对齐的;四是

 四.ADIDAS的鞋标看上去很有质感的,仔细看像织起来的,粗糙的,一个一个和小的长方形组成的.

通过以下各个类型具体鞋标的真假对比来具体解释上面的规则:

1.1/2和N/3同时存在类型的

假点1:1/2的斜杠的长度,斜度字体都是错的.正确的如真图

       2.UK下面的9应该和U是正对齐的.

       3.1/3的 斜杠的长度,斜度字体都是错的.正确的如真图

       4.JP下面的275的字体,位置,大小均有错.

2.US和UK的数字大于10,FR为整数的类型

 

1.US或UK下面如果是整数,则1和U的右侧对齐.0和S对齐

2..U和9对齐

3.1/2的斜杠的长度,斜度字体都是错的.正确的如真图

4,FR为整数.R和下面的个位数字对齐.

III:鞋标的发展

都是一个款式,都是白海军蓝贝壳头,但因为出厂的年份不同,所以他们的鞋标也大相径庭.,但这几种都是真鞋的标,只是前两种已经不太常见,对于不懂装懂的可能会说前两款鞋标是假的,因为这写不懂装懂的人根本不知道有过以前那样的标.

上图鞋标已经非常少见了,因为现在专卖上的新品都是新标了,只有这种原色的贝壳头还有这样的标,01年1月前的标是这样的.现在假鞋也根本没有这样标的了.

:

上图是03年前一直使用的鞋标,,规律只有1/2是短扛,N/3是长杠,其他的和新标完全不一样.

新标,这款白海军蓝在06年的复刻.辨别方法,可以参考新标辨别方法.

内容概要:本文介绍了种开发者工具及其对开发效率的提升作用。首先,介绍了两款集成开发环境(IDE):IntelliJ IDEA 以其智能代码补全、强大的调试工具和项目管理功能适用于Java开发者;VS Code 则凭借轻量级和种编程语言的插件支持成为前端开发者的常用工具。其次,提到了基于 GPT-4 的智能代码生成工具 Cursor,它通过对话式编程显著提高了开发效率。接着,阐述了版本控制系统 Git 的重要性,包括记录代码修改、分支管理和协作功能。然后,介绍了 Postman 作为 API 全生命周期管理工具,可创建、测试和文档化 API,缩短前后端联调时间。再者,提到 SonarQube 这款代码质量管理工具,能自动扫描代码并检测潜在的质量问题。还介绍了 Docker 容器化工具,通过定义应用的运行环境和依赖,确保环境一致性。最后,提及了线上诊断工具 Arthas 和性能调优工具 JProfiler,分别用于生产环境排障和性能优化。 适合人群:所有希望提高开发效率的程序员,尤其是有一定开发经验的软件工程师和技术团队。 使用场景及目:①选择合适的 IDE 提升编码速度和代码质量;②利用 AI 编程助手加快开发进程;③通过 Git 实现高效的版本控制和团队协作;④使用 Postman 管理 API 的全生命周期;⑤借助 SonarQube 提高代码质量;⑥采用 Docker 实现环境一致性;⑦运用 Arthas 和 JProfiler 进行线上诊断和性能调优。 阅读建议:根据个人或团队的需求选择适合的工具,深入理解每种工具的功能特点,并在实际开发中不断实践和优化。
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