由于棱镜具有色散不均匀的特点,中阶梯光栅光谱仪的二维谱图在长波波段不可避免地存在相邻衍射级次间相互干扰的情况。
为了克服这一缺点,同时充分利用探测器像面,设计了一种小型分段式的中阶梯光栅光谱仪。
通过对中阶梯光栅和棱镜色散原理的详细分析,确定了二者参数与探测器之间的关系,结合双缝间隔设计方法,采用双狭缝切换的方式,给出分段式中阶梯光栅光谱仪的设计方法。
利用此方法将系统的波段范围165~800nm分为165~230nm和210~800nm两部分,焦距设计为200mm,分别采集双波段的二维谱图。
使用光学设计软件对光学系统进行仿真,结果表明,200nm处的实际光谱分辨率可达0.015nm,满足设计指标的要求。
为了克服这一缺点,同时充分利用探测器像面,设计了一种小型分段式的中阶梯光栅光谱仪。
通过对中阶梯光栅和棱镜色散原理的详细分析,确定了二者参数与探测器之间的关系,结合双缝间隔设计方法,采用双狭缝切换的方式,给出分段式中阶梯光栅光谱仪的设计方法。
利用此方法将系统的波段范围165~800nm分为165~230nm和210~800nm两部分,焦距设计为200mm,分别采集双波段的二维谱图。
使用光学设计软件对光学系统进行仿真,结果表明,200nm处的实际光谱分辨率可达0.015nm,满足设计指标的要求。
2024/9/28 18:20:25
8.06MB
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stm32f407实现定时器3（Timer3）触发ADC双通道同时采样（ADC_DualMode_RegSimult）并在DMA中断读取每次转换的结果
2024/9/25 14:54:27
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Cloudera和英特尔公司的工程师们正在通力合作，旨在使Sparkshuffle阶段具有更高的可扩展性和稳定性。
本文对相关方法的设计进行了详细描述。
区别常见的Embarrassingly Parallel系统，类似MapReduce和Apache Spark（Apache Hadoop的下一代数据处理引擎）这样的计算引擎主要区别在于对“all-to-all” 操作的支持上。
和许多分布式引擎一样，MapReduce和Spark的操作通常针对的是被分片数据集的子分片，很多操作每次只处理单个数据节点，同时这些操作所涉及到的数据往往都只存在于这个数据片内。
all-to-all操作必须将数据集看作一个
本文对相关方法的设计进行了详细描述。
区别常见的Embarrassingly Parallel系统，类似MapReduce和Apache Spark（Apache Hadoop的下一代数据处理引擎）这样的计算引擎主要区别在于对“all-to-all” 操作的支持上。
和许多分布式引擎一样，MapReduce和Spark的操作通常针对的是被分片数据集的子分片，很多操作每次只处理单个数据节点，同时这些操作所涉及到的数据往往都只存在于这个数据片内。
all-to-all操作必须将数据集看作一个
2024/9/25 10:14:06
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该代码实现了基于Cordic算法的双曲函数计算，程序用硬件描述语言Verilog实现。
并与ISE自带的Cordic算法IP核作了计算比较，可用ISE自带Isim软件仿真。
并与ISE自带的Cordic算法IP核作了计算比较，可用ISE自带Isim软件仿真。
2024/9/24 6:14:31
2.4MB
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利用堆积法制作出Nd掺杂的磷酸盐玻璃双芯光纤(TCF)。
结合管棒法，设计一种能够任意调节芯径与芯间距比例的制备方法。
激光实验采用808nm激光二极管(LD)作为抽运源，以长为6cm，外径为620μm的TCF作为增益介质，宽带高反双色镜和TCF另一端的菲涅耳反射形成的F-P腔作为激光谐振腔。
抽运功率大于阈值时，CCD观察到清晰的远场干涉条纹，表明得到自锁相激光输出。
激光最大输出功率达到52mW，对应斜率效率为27.1%，并研究了不同抽运功率时，TCF激光的光谱性能。
结合管棒法，设计一种能够任意调节芯径与芯间距比例的制备方法。
激光实验采用808nm激光二极管(LD)作为抽运源，以长为6cm，外径为620μm的TCF作为增益介质，宽带高反双色镜和TCF另一端的菲涅耳反射形成的F-P腔作为激光谐振腔。
抽运功率大于阈值时，CCD观察到清晰的远场干涉条纹，表明得到自锁相激光输出。
激光最大输出功率达到52mW，对应斜率效率为27.1%，并研究了不同抽运功率时，TCF激光的光谱性能。
2024/9/22 16:31:07
1.61MB
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双专业毕业论文做了一个小型企业库存管理系统，使用PHP&mysql组合进行开发。
头一次开发稍微大一点的东西，php也是自学的
头一次开发稍微大一点的东西，php也是自学的
2024/9/20 11:58:08
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GRCRelease是基于犀牛rhino软件平台开发的、用于GRC、GRG、GRP和UHPC等设计的插件，能够大幅度提高相应大板（包括平板、单曲板和双曲板块）从模型阶段到生产加工阶段的深化效率和准确率。
2024/9/20 9:34:11
4.1MB
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在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。
每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。
另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。
为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。
2024-04-09 15:03
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