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激光器线宽和带宽

激光器线宽和带宽名字很相近,但是表示意思差很大。首先看线宽线宽比较好理解,就是激光光谱半峰全宽。 激光器带宽,就不是一个光谱长度单位了,它全名应该叫激光器调制带宽。...半导体激光器调制带宽是指可以输出或者加载最高信号速率(对数字信号而言),或者是输出(或加载)模拟信号最大带宽。...因此想弄明白带宽,就要先明白激光器调制,调制模式,以及定义。带宽就是在调制中出现极限。 激光通信原理其实也是二进制模式,1和0编码调制。...升,而且这种价带发生退简并,使电子从自旋轨道分裂带向重孔穴带跃迁几率近似等于零,使室温下俄歇复合几率减小,从而导致这种量子阱激光器阈值电流 下降,线宽增强因子减小以及弛豫振荡频率、调制带宽、微分增益系数显着提高...此外,重掺杂还有利于降低线宽增强因子和进一步提高微分增益,这些都有利于提高器件调制特性。

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激光器线宽

激光线宽,激光光源发射光谱半高全宽,即达到峰值一半高度(有时也取1/e),所对应两个频率中间宽度。...激光线宽由谐振腔品质因数决定,腔品质因数越高,激光线宽就越窄。考虑激光介质增益后,激光线宽理论极限由增益介质自发辐射来决定,例如对于He-Ne,其线宽理论极限约为10^-3Hz量级。...当然实际激光器中还有各种线宽展宽机制,使激光线宽一般达不到其理论极限,例如对于He-Ne,温度变化0.01度引起模式频率漂移约0.1MHz,实际He-Ne激光线宽可达到1MHz,固体激光器中线宽可达...线宽产生主要受激光器激发态原子或离子自发辐射、相位噪声、以及谐振腔机械振动、温度抖动等外界因素影响。线宽数值越小,意味着光谱纯净度越高,也就是激光单色性越好。...受激光器工作物质固有增益线宽限制,依靠传统振荡器本身几乎无法直接实现窄线宽激光输出。

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javascript: 带分组数据Table表头排序

接上回继续,项目开发好以后,通常要在多个环境部署,象我们公司多达5种环境:本机环境(local)、(开发小组内自测)开发环境(dev)、(提供给测试团队)测试环境(test)、预发布环境(pre)、...正式生产环境(prod),每种环境都有各自配置参数,比如:数据库连接、远程调用ws地址等等。...通常配置文件放在resources目录下,build时该目录下文件都自动会copy到class目录下 ? 以上图为例,其中spring-database.xml内容为: 1 <?...bean,约定引用dataSource这个名称bean即可 2、不同webserver环境,依赖jar包,是否打包问题 weblogic上,允许多个app,把共用jar包按约定打包成一个war文件...这样好处是,即节省了服务器开销,而且各app打包时,就不必再重复打包这些jar文件,打包后体积大大减少,上传起来会快很多。

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table布局坏处

不要用table布局另一个原因就是tables中某个元素一旦触发reflow就会导致table里所有的其它元素reflow。...在适合用table场合,可以设置table-layout为auto或fixed,这样可以让table一行一行渲染,这种做法也是为了限制reflow影响范围。...(reflow就是载入内容树(在HTML中就是DOM树)和创建或更新frame结构响应一种过程) table数据表格,很难固定标题行,网上虽然有不少方法可以固定第一行,但大多数是通过设置CSS,...table优点:开发时间短(使用DW开发速度快);纯table各浏览器不会有兼容问题;内容可自适应;在搜索引擎排名能靠前 table缺点:如果布局变更,需要重新开发;如果table里有div ul 等,...可能会出现浏览器兼容问题;加载速度慢;tabletable,会害死维护人员 div优点:内容和显示分离,便于维护扩展,网页布局方便,当需求改变时候,效果最明显

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Stream和Table联系

传统Table领域和目前Stream领域看似横亘着不可跨越鸿沟,类似于经典力学和量子力学,但Stream和Table依然存在着相关性。在研究这个理论之前,先回顾下什么是Table?...一张Table是一堆拥有行列性质数据,每一行都有着唯一主键(无论是隐性还是显性,具体可以参考我之前写文章:https://mp.weixin.qq.com/s/aHjt2ssmUWJEfFdf8necMQ...),但是在某种程度上,一张表存储结构是一个只增不减log(LSM树或者是B树),事务就是对这个log上某条记录快照更改及最终应用在log上。...而Stream和Table联系就在于这个log了,一张Table就是在Stream中执行了一系列事务更改日志结果,而Stream则是记录了一张表变更变更日志。...总结 Stream -> Table 一系列Stream中变化累积成了一张Table Table -> Stream Table随着时间变化被记录到Stream中

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