一、衣服上标签一个圆圈打个叉是什么意思啊

,这是不能干洗的标志

常见的洗涤标志有

干洗是利用四氯乙烯(干洗油)这种化学有机溶剂来去除衣服上的污渍,再加上一些干洗工艺,会让很多衣服变形变质,中国洗涤用品工业协会的王汝强表示,以下几种衣服类型尤其要注意:

1.化纤质地的服装:高温和有机溶剂会使其变硬

2.羽绒服:干洗会使羽绒脱脂,破坏羽绒弹性,保暖性降低。

3.条绒衣物:干洗后绒面会脱落。

4.人造革及有人造革配饰的服装:干洗后会开裂变硬。

5. 配饰较多的服饰:像珠子、亮片、纽扣等配饰,遇高温就会变形。

6.色差对比较大的服装:干洗时易串色。

通常来说,毛料西服、羊毛衫、羊绒大衣、绒面皮衣、裘皮大衣等比较适合干洗,水洗则会造成款式走样或染色。涤纶、锦纶、腈纶、维纶、氯纶和丙纶等化纤面料通常具有良好的物理机械性能,水洗和机洗都行。一般正规服装生产厂家都会标明服装的洗涤方法,只要按照洗涤标签的说明去做就行了。最后提醒大家,从干洗店取回的衣服上都套有塑料袋,保存时一定要取下来,否则皮肤吸收了四氯乙烯的气体,会引起头晕眼花、恶心等症状,因此,干洗后的衣服也 不要马上就穿,最好放在通风处晾一晾。

二、关于一个数学符号的问题,一个圈里面加一个叉是什么意思?

张量积。在数学中,张量积(tensor product) ,可以应用于不同的上下文中如向量、矩阵、张量、向量空间、代数、拓扑向量空间和模。在各种情况下这个符号的意义是同样的:最一般的双线性运算。在某些上下文中也叫做外积。

示例:

结果的秩为1,结果的维数为 4×3 = 12。

这里的秩指示张量秩(所需指标数),而维数计算在结果数组(阵列)中自由度的数目;矩阵的秩是 1。

代表情况是任何两个被当作矩阵的矩形数组的克罗内克积。在同维数的两个向量之间的张量积的特殊情况是并矢积。

扩展资料:

多种张量积:

一、两个张量的张量积

有两个(或更多)张量积的分量的一般公式。例如,如果U和V是秩分别为n和m的两个协变张量,则它们的张量积的分量给出为:

所以两个张量的张量积的分量是每个张量的分量的普通积。

注意在张量积中,因子U消耗第一个 rank(U) 指标,而因子V消耗下一个 rank(V) 指标,所以

例子:

设U是类型 (1,1) 的张量,带有分量Uβ;并设V是类型 (1,0) 的张量,带有分量V。则而  。张量积继承它的因子的所有指标。

二、多重线性映射的张量积

 给定多重线性映射和 

它们的张量积是多重线性函数  。

三、两个向量空间的张量积

在向量空间范畴,对象之间的同态都是线性映射。但其实我们经常会碰到 “双线性映射” 这种概念。

比如内积就是一个双线性映射 V x V --> C. 我们希望把 “双线性” 这种性质归于向量空间范畴。一个办法就是,构造一个跟 V, W 有关的向量空间 Z,使得所有定义在 V x W 上的 “双线性映射” 都可以由 “唯一” 一个定义在 Z 上的 “线性映射” 来代替。这个 Z 就叫 V 和 W 的张量积。

参考资料来源:百度百科-张量积

参考资料来源:百度百科-克罗内克积

三、有谁知道,圈圈里一个叉叉的标志,是啥牌子的车

奔驰你应该认识的 有可能是锐志 它最近车标改了 没用丰田的车标

四、圆圈中带一个X就是叉的符号怎么打?求解 画不好 大家看能看明白吧!

1、首先在电脑上找到Microsoft Office Word,双击打开一个空白的word文档。

2、在空白的word文档的菜单条上找到插入并点击它。

3、点击插入后出现的新的界面上的找到符号,点击符号按键,在出现的弹窗内选择其他符号这个选项,点击它就可以。

4、这时出现了新的符号弹窗,具体如下图所示。

4、点击字体右边的小三角,在出现的的字体中选择wingdings 2。

5、然后会出题目中要求的圆圈带叉标记的符号,有两个选择,点击选择需要的那个。

6、选择好之后,右下角点击插入按键。

7、圆圈中带一个X就是叉的符号最后如下图所示。

五、特殊符号:圈圈里面一个叉叉怎么打岀来呀?

步骤一、首先在电脑上找到Microsoft Office Word,双击打开一个空白的word文档。见下图所示:

步骤二、在空白的word文档的菜单条上找到插入并点击它。见下图所示:

步骤三、点击插入后出现的新的界面上的找到符号,点击符号按键,在出现的弹窗内选择其他符号这个选项,点击它。见下图所示:

步骤四、这时出现了新的符号弹窗,见下图所示:

步骤五、点击字体右边的小三角,在出现的的字体中选择wingdings 2。见下图所示:

步骤六、然后会出题目中要求的圆圈带叉标记的符号,有两个选择,点击选择需要的那个。见下图所示:

步骤七、选择好之后,右下角点击插入按键。见下图所示:

步骤八、圆圈中带一个X就是叉的符号最后如下图所示。见下图所示: