2014su怎么放人物 ， 目前敘利亞空軍還有多少戰(zhàn)機？敘利亞大概剩下100多架戰(zhàn)機，已經(jīng)談不上什么實力，真正能打仗的只有近年引進的幾十架俄式戰(zhàn)機 。
敘利亞以蘇式戰(zhàn)機為主，大量裝備蘇霍伊和米格戰(zhàn)機，曾經(jīng)依靠這些戰(zhàn)機擊落過3架F15A和5架F16 ， 甚至還打掉了一架E-2C預警機 。這個戰(zhàn)績好像還沒有哪個國家取得 。就空軍傳統(tǒng)而言，敘利亞不弱 。
敘空軍一度擁有4萬多人的規(guī)模以及近900架固定翼飛機，其中戰(zhàn)機近600架，保障機型300架 。
17個戰(zhàn)斗飛行中隊 ， 有戰(zhàn)機約310架 。主要為米格21機型和米格23機型，有20架米格29，和30架米格25 。
9個攻擊機中隊，154架蘇式攻擊機 。大部分為蘇-22 ， 也有不少米格23BN戰(zhàn)斗轟炸機，以及為數(shù)不多的SU-24 。
教練機137架，主要為米格21、米格23、米格25和L-39“信天翁” 。
此外還有一些米格25和米格21的偵察機版本，十幾架的樣子 。
因為后期再沒有發(fā)生什么大的戰(zhàn)爭沖突，因此敘利亞空軍的變化不大，他們的戰(zhàn)機普遍存在的問題是老化和系統(tǒng)落后 。蘇聯(lián)解體以后敘利亞失去了支持方 ， 進口的新戰(zhàn)機很少 。截止內(nèi)亂爆發(fā)，敘空軍整體變化不是很大 。但第四次中東戰(zhàn)爭以后 ， 敘利亞便開始將進攻型空軍轉(zhuǎn)化為防御型空軍，國土防空開始依賴防空導彈 。
敘利亞最先進戰(zhàn)機還是2012年時從俄羅斯購買的米格-29SMT，這型戰(zhàn)機成倍增加了運算能力和戰(zhàn)斗載荷，續(xù)航能力也提高了近600千米 ， 是敘利亞空軍唯一能進行精確打擊的戰(zhàn)機，但數(shù)量只有12架，敘利亞本身也缺少配套的設施發(fā)揮它的威力 ， 甚至連配套的先進彈藥也很缺乏 。
此外截擊機方面敘利亞也有了一點備貨，2015年俄羅斯交付了6架米格31給敘利亞，后期可能又交付了2架 。但這些米格31似乎沒有怎樣出現(xiàn)過，我們知道大部分時期敘利亞依靠的都是俄羅斯空軍的戰(zhàn)機在作戰(zhàn)，這些米格31更多的是為了遏制土耳其和以色列這輛個惡鄰的政治牌 ， 攔截巡航導彈也是一把超級好手 。
隨著內(nèi)亂的加深 ， 敘利亞空軍遭受了很大的破壞，在2012年時他們的戰(zhàn)機還能保持7000多架次的飛行，到2013年便開始急劇減少 。根據(jù)國外媒體推測，約有接近100架戰(zhàn)機需要徹底大修，還有相當大數(shù)量的40年前老爺機直接飛不動了 。
而敘利亞的反對派勢力對政府軍戰(zhàn)機的攻擊也取得了不少戰(zhàn)果，2012年就擊毀了63架戰(zhàn)機 。再加上以色列和美軍的故意擊落，巴沙爾軍的戰(zhàn)機數(shù)量損失非?？?。
敘利亞空軍對地攻擊的頹勢后來日趨明顯，他們的空軍將領(lǐng)甚至被逼得拿米格21這種戰(zhàn)機進行對地支援 。
很多敘利亞空軍戰(zhàn)機都在剛開戰(zhàn)那幾年損失掉了，但戰(zhàn)斗損耗只占了30% ， 非戰(zhàn)斗損耗達到了70% 。有些戰(zhàn)機干脆就是讓IS在地面拿迫擊炮干掉的 。航空磨損更是成為財政困難的敘空軍軟肋，雖然接受了大量的俄羅斯零件，維修了幾百架損毀戰(zhàn)機，卻始終達是達不到高效的作戰(zhàn)需求 。
老王隨便歸納了一下媒體上面的數(shù)字，可以看出不少道道 。
2014年3月，土耳其擊落一架米格23戰(zhàn)機 。
2014年9月 ， 以色列愛國者導彈擊落一架敘利亞蘇24戰(zhàn)機 。
2016年4月，反對派武裝在阿勒頗擊落一架蘇22攻擊機 。
2016年7月，代爾祖爾附近武裝分子擊落一架蘇霍伊戰(zhàn)機 。
2017年1月 ， 代爾祖爾空軍基地再遭襲擊，機庫中的兩架“信天翁”被擊毀 。
2017年3月，敘利亞反對派擊落一架米格23，戰(zhàn)機墜毀在土耳其 。
2017年6月，美軍F18戰(zhàn)機擊落一架塔卜卡對敘利亞民主軍發(fā)動攻擊的蘇22 。
2018年6月 ， 德拉省上空的米格23被地面火力擊傷一架 ， 擊墜一架 。
2018年7月，以色列愛國者導彈擊落一架執(zhí)行打擊極端分子任務的蘇22 。
2017年4月4日，美軍發(fā)射59枚戰(zhàn)斧巡航導彈攻擊敘空軍基地，按照美方數(shù)據(jù)，敘利亞有92架飛機被摧毀 。
敘利亞空軍被擊墜的大多都是對地的攻擊機，敘利亞空軍現(xiàn)階段沒什么制空權(quán)需求，因為制空權(quán)早丟了，他們的絕大多數(shù)精力都花在對地轟炸上，故而這些出勤最多的攻擊機便屢屢成為犧牲品 。無論是美軍、土軍還是以軍都在敘利亞上空橫行無忌，敘利亞依靠的盟友只有與美國保持克制的俄軍以及有苦難言的伊拉克空軍 。
可以說敘利亞空軍已經(jīng)是一支趴窩的空軍了，制空權(quán)爭奪方面基本都交給了俄軍和導彈S200和S300導彈 。有限的空軍戰(zhàn)機多以對地打擊為主，并竭力維持著這方面的損耗 。
他們的主要戰(zhàn)力還是靠這些年從俄羅斯的引進 ， 例如2012年的12架米格29SMT ， 以及后來的8架米格31，2017年敘空軍又引進了10架蘇24M2攻擊機，總的來說仍然維持著每天3-4架次的對地攻擊，但據(jù)傳可供作戰(zhàn)的飛機只有100多架，絕對數(shù)量不超過200架 。這其中包括大量的米格21這類空戰(zhàn)機型，要知道連“信天翁”這樣的老教練機都被派出去執(zhí)行對地任務了 。
文科生如何成為AI科學家？可以參考這個案例 。谷歌大腦科學家 Sara Hooker 的經(jīng)歷最近被《經(jīng)濟學人》當做典型報道了——但這件事卻讓她感到非常擔憂 。這位女科學家有著傳奇的經(jīng)歷：出生在非洲 ， 本科在卡爾頓學院學習經(jīng)濟學 ， 沒有博士學位，卻成為了谷歌大腦的一名研究科學家 。
她曾在 fast.ai 上接受過 12 周機器學習兼職課程，這成為了經(jīng)濟學人介紹的重點 。不過，Hooker 本人在文章發(fā)出之后自己撰文表示：我的成功無法復制 。
Jeff Dean 轉(zhuǎn)發(fā)了 Hooker 的博客，并表示：「現(xiàn)在我很自豪能夠與她共事 ?！?br /> 在最新一期的《經(jīng)濟學人》上，有一篇題為《New schemes teach the masses to learn AI》的文章 。該文講述了 fast.ai 對我所獲成功的影響 。fast.ai 是舊金山灣區(qū)一個非營利性組織，旨在揭露深度學習之謎，讓大家能夠使用這項技術(shù) 。我在文中被作為一個成功的案例提及——「fast.ai 的首屆畢業(yè)生 Sara Hooker 在完成課程后被谷歌錄用，加入了競爭激烈的 AI 實習項目（AI Residency Program），她之前從未從事過深度學習 ?！?br /> 該文內(nèi)容引起了我的極度不適 ， 一方面 ， 我無法否認對 fast.ai 的認可，Rachel 和 Jeremy 都是我欽佩的人，是他們?yōu)槭澜绺鞯爻汕先f的學生提供了進入這個領(lǐng)域的渠道，這種做法在同行中尚屬首次 。然而，我又做不到忽視該文引起的不適感，因為它這種簡化的敘述會誤導其他想要進入這一領(lǐng)域的人 。
我的確參加了 fast.ai 的第一期課程，也的確在后來加入了谷歌大腦的 AI 實習項目 。但是，將我的成功完全歸因于 12 周的晚間課程（part 1 和 part 2）不僅有些牽強，還會給那些想要自學機器學習的人留下一種灰姑娘快速華麗轉(zhuǎn)身的錯誤印象 。而且這種表述將我自身的努力和成長弱化了 。
我一度非常清楚自己喜歡做什么 。本科期間 ， 我既沒有接觸過機器學習 ， 也沒有接觸過計算機科學 。在成長過程中，我曾待過非洲、莫桑比克、萊索托、斯威士蘭和南非 。我的家人現(xiàn)在定居于利比里亞的蒙羅維亞 。
我的第一次美國之旅是去明尼蘇達州，在那里我拿著獎學金上了一所名為 Carleton College 的小型文科學校 。我去參加國際學生定向活動之前，從未見過校園 。來自非洲的我甚至不知道明尼蘇達州的冬天有多冷 。雖然天氣很惡劣，但我仍享受了四年學習文科課程和主修經(jīng)濟學的美好校園時光 。我曾經(jīng)的夢想是成為世界銀行的經(jīng)濟學家 。這與我童年時期接觸到的大多數(shù)技術(shù)人員都是來自國際貨幣基金組織和世界糧食計劃署等組織的經(jīng)濟學家不無關(guān)系 。
我決定畢業(yè)幾年后再申請經(jīng)濟學博士學位，因為我當時想和舊金山灣區(qū)的經(jīng)濟學博士一起研究反壟斷問題 。我們將經(jīng)濟建模和統(tǒng)計應用于現(xiàn)實世界的案例和數(shù)據(jù)集，以評估是否存在價格操縱或公司是否濫用權(quán)力欺騙消費者 。
2014 年初，Delta Analytics 首次對舊金山灣區(qū)的非盈利機構(gòu)進行展示 。
搬到舊金山幾個月之后，我和其他幾個經(jīng)濟學者（Jonathan Wang、Cecilia Cheng、Asim Manizada、Tom Shannahan 以及 Eytan Schindelhaim）開始在周末會面，充當非營利機構(gòu)的志愿者 。我們并不清楚自己所做的事有何意義，但我們覺得將自己的數(shù)據(jù)技巧免費提供給非營利機構(gòu)可能是一種有用的回報方式 。我們給舊金山灣區(qū)的一些非盈利機構(gòu)發(fā)了郵件，得到的回應之多出乎意料 。
【2014年敘利亞空軍還有多少戰(zhàn)機 2014su怎么放人物】我們發(fā)現(xiàn)，許多機構(gòu)有自己的數(shù)據(jù)，但卻不知道如何利用這些數(shù)據(jù)加速自己的發(fā)展 。那一年，我們以 Delta Analytics 的名稱注冊了一家非盈利機構(gòu)，許多工程師、數(shù)據(jù)分析員及研究人員加入我們成為志愿者 。Delta 仍然完全依靠志愿者運營，沒有一名全職員工 ， 大家都免費為非盈利機構(gòu)提供服務 。截止到我申請加入谷歌大腦實習項目時 ， 我們已經(jīng)完成了 30 余家非盈利機構(gòu)的項目 。
Delta Analytics 第二批志愿者團隊（2016） 。
Delta 是我人生中的一個轉(zhuǎn)折點，因為合作機構(gòu)提供的數(shù)據(jù)通常是雜亂、非結(jié)構(gòu)化的 。而我們需要用到的線性模型（比如同方差、無自相關(guān)，正態(tài)分布）他們卻很少提供 。我親歷了經(jīng)濟學家最喜歡的工具——線性函數(shù)的失敗 。我決定去了解更多復雜的建模形式 。
我加入了一家名為 Udemy 的初創(chuàng)公司，擔任數(shù)據(jù)分析員 。這家公司有 150 人，致力于幫助任何人學習任何東西 。我的老板將頗具挑戰(zhàn)性且影響廣泛的項目交給我，有利于提高我技術(shù)方面的能力 。我入職第一年做的重要項目之一是收集數(shù)據(jù)，開發(fā)、部署 Udemy 的首個垃圾郵件檢測算法 。
做垃圾郵件檢測的項目讓我立志在技術(shù)工程師的道路上繼續(xù)成長 。我想快速迭代，對手里的模型進行端到端的控制，包括將其部署到生產(chǎn)中 。這項工作需要精通編程 。在職業(yè)生涯早期，我已經(jīng)學過了 STATA（一個類似 MATLAB 的統(tǒng)計程序）、R 和 SQL 。如今，我想玩轉(zhuǎn) Python 。我在 Hackbright 上夜晚補習班，多數(shù)時候都是早上 4 點起床，趕在上班之前練習編程 。直到現(xiàn)在我還保留著這個習慣，只不過我現(xiàn)在是利用這段時間讀與我的研究領(lǐng)域沒有直接關(guān)聯(lián)的論文，為我想學的其它領(lǐng)域騰出時間 。
半年之后，盡管我的編程能力得到提高，但去應聘工程師還不夠熟練 。那時候 ， Udemy 數(shù)據(jù)科學團隊與我的 Analytics 團隊是分離的 。Udemy 在我身上投資 。他們批準我轉(zhuǎn)到工程崗位，成為首個非博士數(shù)據(jù)科學家 。我從推薦算法入手，學習如何在數(shù)百萬人中大規(guī)模部署模型 。向工程領(lǐng)域的轉(zhuǎn)變加速了我的技術(shù)成長，允許我繼續(xù)自己的工程師進階之路 。
Udemy 數(shù)據(jù)團隊
在 Udemy 成長的同時，我仍在參與 Delta 項目 。其中有兩個項目我非常喜歡，首先是（與 Steven Troxler, Kago Kagichiri, Moses Mutuku 一起）在肯尼亞內(nèi)羅畢與 Eneza Education 公司合作的項目 。這是一家科技教育公司，使用非智能手機讓 400 多萬中小學生通過手機短信參加練習測驗 。
Eneza 的數(shù)據(jù)提供了關(guān)于肯尼亞手機使用情況以及社區(qū)學習實踐的精彩見解 。我們的工作是找出阻礙學生參與活動的困難測驗，并改進針對個人需求與能力的定制方法 。第二個是（與 Sean McPherson, Stepan Zapf, Steven Troxler, Cassandra Jacobs, Christopher Kaushaar 一起）和 Rainforest Connection 合作的項目 。
這個項目旨在利用來自雨林的流音頻（streamed audio）識別非法砍伐森林的行為 。我們做出將音頻轉(zhuǎn)換成光譜圖的設施，并使用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡進行分類 。我們還研究了一些模型以便更好地對回收手機測驗到的聲音進行三角測量 。
2017 年初，我決定開設一個課程來介紹機器學習的基本原理 。我的動機是希望將 Delta 從一個彌補技能差距的非營利性組織轉(zhuǎn)變?yōu)橐粋€在世界各地建立技術(shù)力量的組織 。通過增強當?shù)厣鐓^(qū)利用其數(shù)據(jù)的能力，我們鼓勵更加可持續(xù)發(fā)展的長期干預 。我離開了 Udemy，開始全心和 Delta 的一群志愿者（Hannah Song, Amanda Su, Jack Pfeiffer, Rosina Norton, Emily Rourke, Kevin Pan, Melissa Fabros）開發(fā)包含理論和編碼模塊課程 。
我和 Hannah Song 一起搬到了肯尼亞內(nèi)羅畢 ， 開始試點授課 。我們通過調(diào)用 Kiva API 來提取過去 10 年在肯尼亞發(fā)放的所有貸款，然后構(gòu)建了一個本地數(shù)據(jù)集 。Melissa Fabros, Lina Huang and Sydney Wong 目前在摩洛哥的加迪爾教授這個課程，教學團隊也隨之成長，成員包括 Brian Spiering, Mario Carrillo, Thuongvu Ho and Parikshit Sharm 。
在肯尼亞內(nèi)羅畢舉辦的 Delta Analytics 試點課程 。
總之，上述就是我在參加 fast.ai 課程之前的四年奮斗過程 。我不知道能夠加入 Google AI residency 計劃的原因，但我認為這不僅僅是因為我上過 fast.ai 課程 。
這不是說 Rachel 和 Jeremy 做的事沒有價值，fast.ai 非常特別：它是可獲取、賦能和民主化的一部分 。我與 fast.ai 的愿景及其社區(qū)有很深的聯(lián)結(jié) 。此外，Rachel 和 Jeremy 在我職業(yè)生涯每一個拐點都幫助了我 。
然而，我擔心的是，《經(jīng)濟學人》中的故事不僅取代了我自己的敘述，而且對在這個領(lǐng)域開始工作的所有都設定了不切實際的期望 。這篇文章沒有突顯這條路有多難 ， 如果短期內(nèi)沒有達到目標，學生們可能會質(zhì)疑自己 。
這里有一個令人難以接受的真相，即單憑努力幾乎無法取得成就 。在這條路上有很多人相信我，將我推出舒適區(qū)，給我影響廣泛、舉足輕重、能讓我大展拳腳的項目 。我從舊金山的經(jīng)歷中受益良多，那里匯集了許多技術(shù)達人 ， 讓我可以獲得指導、沉浸在有趣的技術(shù)中 。此外還有運氣的因素 。谷歌大腦實習項目幾年前并不存在 。我是該項目歷程中的第二批成員 。項目的初衷和 fast.ai 的動機一樣具有革命性；該項目旨在為來自多領(lǐng)域的人開辟研究領(lǐng)域 。從其他頂級研究實驗室（Uber、Facebook、Microsoft、OpenAI）宣布的項目數(shù)量來看 ， 該項目的成功是顯而易見的 。
我們的領(lǐng)域需要更高的多樣性 。必須有更多像我這樣的人受到歡迎 ， 同時也能接觸到獲得成功的工具 。不過，人們做好成功準備的一部分在于理解它具有多大挑戰(zhàn)性，在進發(fā)的道路上會遇到多少失敗 ?！督?jīng)濟學人》認為，在為期 12 周的兼職課程結(jié)束之后萬事大吉，這是具有誤導性的 。
谷歌大腦并不是職業(yè)的終點：我熱愛這個工作 ， 也非常喜歡自己的同事們，但我仍然需要謹慎地強調(diào)這一點 。在這個世界上仍然有很多人正在解決重要的問題——但卻不是在谷歌工作的 。如果你正在考慮開始自己的自學之旅，就必須事先問自己一個問題：如果你不加入谷歌，是否還對機器學習充滿熱情？如果你的答案并不確定，請謹慎行事 。
最后，研究永無止境 。我在一個自己喜歡的領(lǐng)域里工作，同事們不斷激勵著我 。谷歌大腦讓我有機會進行深度神經(jīng)網(wǎng)絡可解釋性和模型壓縮的重要研究 。我也有機會參與加納阿克拉 Moustapha Cisse 領(lǐng)導的谷歌大腦實驗室的一部分 。
有意思的是，當你知道的越多 ， 你就越發(fā)感覺自己無知 。我對很多子領(lǐng)域的接觸依然有限 。我仍在不斷地問問題，在對于概念不明確的時候及時跟進 。我不會裝作理解自己不懂的東西 。不過，我不同尋常的背景為自己帶來了一些優(yōu)勢：我有著同事們不常有的見解 ， 而我涉足不同領(lǐng)域的經(jīng)歷也讓自己經(jīng)常找到一些新穎的解決方法 。
與谷歌 AI 成員 Jonas Kemp 和 Kathryn Rough 共同慶祝入職一周年 。
從 2017 年起，我開始教授機器學習基礎(chǔ)知識，我的動機與 Rachel 和 Jeremy 相同 。我們并不是孤軍奮戰(zhàn) ， 有像 Deep Learning Indaba、AIMS 碩士項目、Data Science Africa、深度學習暑期學校以及 Distill.pub 等旨在面向入門者的課程 。我希望通過課程讓所有對機器學習感興趣的人理解這個領(lǐng)域的基本概念 。對于一些人來說，機器學習或許會成為一時的興趣；對于另一些人來說，這可能是他們成為研究者、工程師、數(shù)據(jù)科學家、分析師的起點 。兩種結(jié)果都非常有意義 。機器學習社區(qū)需要百家爭鳴，以深入討論技術(shù)對于社會的影響 。
我們更需要鼓勵那些希望對于新方法和應用有所貢獻的人 。毫無疑問 ， 我們的旅途還在進行中，盡管緩慢 ， 但一直是充實的 。
汪蘇瀧生日？1989年9月17日 。
汪蘇瀧，1989年9月17日出生于遼寧沈陽，中國內(nèi)地男歌手 。2010出版首張個人專輯《慢慢懂》 。2012年出版專輯《萬有引力》，獲得音
樂先鋒榜、東方風云榜等多個最佳新人獎項 。2014年，汪蘇瀧畢業(yè)于沈陽音樂學院作曲系，成立個人潮流品牌SU2 。同年與好友徐良成立大象音樂 。2015年7月汪蘇瀧為電視劇《花千骨》創(chuàng)作《年輪》 。
求推薦韓國女團的成員？韓國女團Switch (???)成員：
1、Dami 韓文:?? 隊內(nèi)職務:隊長,Rap 出生日期:1987.10.11 身高:162公分(5尺3? 體重:48公斤(106磅) 過去待過的團體:La_TTE
2、Yerin 韓文:?? 隊內(nèi)職務:歌唱 出生日期:1988.09.06 身高:173公分(5尺7? 體重:52公斤(115磅)
3、Seoyeon / Yeon I 韓文:?? / ?? 出生日期:1992.02.11 身高:163公分(5尺4? 體重:49公斤(108磅)
4、Minji (?Park Min Ji) 韓文:?? 出生日期:1992.03.02 身高:172公分(5尺7? 體重:50公斤(110磅)
5、Duyoo 韓文:?? 出生日期:1992.09.25 身高:167公分(5尺5? 體重:49公斤(108磅)
6、Saerom 韓文:?? 出生日期:1993.03.22 身高:165公分(5尺4? 體重:47公斤(104磅)
7、Jimin 韓文:?? 隊內(nèi)職務:忙內(nèi) 出生日期:1993.03.25 身高:163公分(5尺4? 體重:44公斤(97磅)
退出成員:
1、Yerim 韓文:?? 隊內(nèi)職務:歌唱 身高:173公分(5尺7? 體重:50公斤(110磅)
2、Su Jung 韓文:?? 隊內(nèi)職務:歌唱 出生日期:1991.10.30 身高:165公分(5尺4? 體重:47公斤(104磅) 過去待過的團體:La_TT
3、Yora 韓文:?? 隊內(nèi)職務:歌唱,忙內(nèi) 出生日期:1994.05.15 身高:168公分(5尺6? 體重:47公斤(104磅)
擴展資料：
韓國當紅女子組合SWITCH 2012年正式出道，隨后因參加韓國SBS的一檔選秀節(jié)目FASHIONCOMING一炮而紅，之后又演唱多部電視劇主題曲成為韓國新一代國民偶像，并先后發(fā)行多首單曲代表作（BIKINI）（SHAKE）(39度) 每首歌都有過億的互聯(lián)網(wǎng)播放量 。
輕型客車全順御風大通依維柯金杯做床車旅游？對我來說選房車我喜歡后門方正的，這樣裝電控后拓展廚衛(wèi)更適宜 。我是在以上幾款車中看中大通V80短軸中頂 。
床車最好選長不超過5米，高不超過2.5米的，車要好開，外觀時尚 ， 更要省油，價格要低 。我買大通V80（2014年）首先看中的就是它外觀漂亮，內(nèi)飾在當時那幾款車中是最精致的 。當時車價12.6萬元 ， 比口碑較好的全順低2萬 。而且該車很省油，曾經(jīng)一箱油跑了950公里 。缺點是爬坡能力差 ， 小故障有時會出現(xiàn)，最近出現(xiàn)加油無力 ， 去了兩個大通4S店都沒查出故障點，還是我自己慢慢摸索，自己把車修好的 。
我自改成電控后拓展廚衛(wèi)床車后，行車時就是5米長的小車，好開省油好停車 。駐車后把電控后拓展廚衛(wèi)拓展到車尾門外，我的車就有生活陽臺 ， 車內(nèi)空間擴大30% 。在后尾門車頂上裝一個72寸投影幕做遮陽棚，拉出來掛在后車門門鎖上 ， 花費只有一百多元 。我的車開出去，經(jīng)常被喜歡房車（床車）的車友好評 ， 模塊化結(jié)構(gòu)簡單實用，改裝費只有2.8萬（有一多半用在鋰電上） 。外觀低調(diào)，但功能上一個都不少，算是自改車的理想方式 。

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