hivesql的基础知识点

目录

一、各数据类型的基础知识点

1.1 数值类型

整数

小数

float

double(常用)

decimal(针对高精度)

1.2 日期类型

date

datetime

timestamp

time

year

1.3 字符串类型

char

varchar / varchar2

blob /text

 tinyblob / tinytext

mediumblob / mediumtext

longblob / longtext

string(常用)

二、Hive中的常用函数

2.1 数值转换函数

round

取整 

精度取整函数

floor(向下取整函数)

ceil(向上取整函数)

abs(绝对值函数)

rand(取随机数函数)

2.2 日期函数

from_unixtime(时间戳转日期函数)

unix_timestamp(日期转时间戳函数)

to_date(日期时间转日期函数)

year(日期转年函数)

month(日期转月函数)

day(日期转天函数)

hour(日期转小时函数)

minute(日期转分钟函数)

second(日期转秒函数)

weekofyear(日期转周函数)

datediff(日期比较函数)

date_add(日期增加函数)

date_sub

months_between

2.3 条件函数

 if

coalesce() /nvl(非空函数)

case  when

2.4 字符串函数

length(字符串长度函数)

reverse(字符串反转函数)

concat(字符串拼接函数)

concat_ws(带分隔符的字符串连接函数)

substr / substring(字符串截取函数)

upper  (字符串转大写函数)

lower  (字符串转小写函数)

trim(去空格函数)

regexp_replace(正则表达式的替换函数)

regexp_extract(正则表达式的解析函数)

get_json_object(json解析函数)

split(分割字符串函数)

explode(炸裂函数)

posexplode(炸裂函数，带有下角标pos)

2.5 聚合函数

count(个数统计函数)

sum(总和统计函数)

avg(平均值统计函数)

min(最小值统计函数)

max(最大值统计函数)

高级聚合函数

   collect_list(多行变一行，不去重)

   collect_set(多行变一行，去重)

2.6 开窗函数

聚合函数

前后函数

lag

lead

头尾函数

first_value

last_value

排名函数

一、各数据类型的基础知识点

1.1 数值类型

        int 代表整数（hive常用bigint）: float代表小数，double代表双精度，double比float精度更高，小数位更多。

整数

  • int

        有符号(signed）的和无符号(unsigned)的。有符号的取值区间为-2147483648~2147483647，无符号的取值区间为0~ 4294967295。宽度最多为11个数字 -int(11)

  • tinyint

       有符号和无符号的。有符号的取值范围是-128~127, 无符号的取值范围是0~255。 宽度最多为4个数字 -tinyint(4)

  • smallint

       有符号和无符号的。有符号的取值范围是-32767~32767 ，无符号的取值范围是0~65535。 宽度最多为4个数字 -tinyint(4)

  • mediumint

        有符号和无符号的。有符号的取值范围是-8388608~8388607 ，无符号的取值范围是0~16777215。 宽度最多为9个数字 -mediumint(9)

  • bigint(常用)

       有符号的和无符号的。宽度最多为20个数字-bigint(20)

小数

  • float

        代表小数，默认是(10,2)

  • double(常用)

        代表双精度，默认是(16,4)

  • decimal(针对高精度)

        比float精度更高，小数位更多，默认为(16,4)

1.2 日期类型

  • date

       代表 YYYY-MM-DD格式，例如：1989-12-31

  • datetime

        代表 YYYYY-MM-DD HH:MM:SS 格式，例如：1989-12-31 15:30:00

  • timestamp

        代表 时间戳，例如：1989年12月31日下午15:30，在数据库中存储为：19891231153000

  • time

       代表 HH:MM:SS格式

  • year

       以2位或4位格式存储年份值

  • 补充

1.3 字符串类型

  • char

       固定长度字符串（可以是汉字或字母），长度是1-255。如果内容小于指定长度，右边填充空格，如果不指定长度，默认是1。

  • varchar / varchar2

        可变字符串，长度取值是1-255。创建表使用该类型时必须指定长度。

  • blob /text

      最大长度65535，用于存储二进制大数据，如图片，无法指定长度。两者区别：blob类型对于大小写比较敏感。

  •  tinyblob / tinytext

        最大长度是255，不能指定长度。

  • mediumblob / mediumtext

       最大长度是16777215字符。

  • longblob / longtext

       最大长度是429496295字符。

  • string(常用)

二、Hive中的常用函数

2.1 数值转换函数

round

取整 
  • 语法：round(double a）
  • 返回值：bigint
  • 说明：返回double类型的整数值部分（遵循四舍五入）
  • 举例：select round(4.1578 ) --> 4
精度取整函数
  • 语法：round(double a, int b)
  • 返回值：double
  • 说明：返回指定精度的double类型
  • 举例：select round(4.1578 , 2)  --> 4.16

floor(向下取整函数)

  • 语法：floor(double a)
  • 返回值：bigint
  • 说明：返回等于或者小于该double变量的最大整数
  • 举例：select floor(34.12)  -->  34

ceil(向上取整函数)

  • 语法：ceil(double a)
  • 返回值：bigint
  • 说明：返回大于或者等于该double变量的最小的整数
  • 举例：select ceil(34.12) --> 35

abs(绝对值函数)

  • 语法：abs(double a )  、abs(int a)
  • 返回值：double 、int
  • 说明：返回数值a的绝对值
  • 举例：select  abs( - 3.9)  -->  3.9

rand(取随机数函数)

  • 语法：rand() 、rand(int n)
  • 返回值：double
  • 说明：rand(): 返回[0,1]范围内的随机数；
  • 举例：select rand()

2.2 日期函数

from_unixtime(时间戳转日期函数)

  • 语法：from_unixtime(bigint unixtime , string format)
  • 返回值：double
  • 说明：将unix时间戳转换到当前时区 的时间格式 ( 从1970-01-01 00:00:00 UTC 到指定时间相差的秒数 )
  • 举例：select from_unixtime(1323308943,'yyyyMMdd')  --> 20111208 

unix_timestamp(日期转时间戳函数)

  • 语法：unix_timestamp(string date)  、unix_timestamp(string date,string pattern)
  • 返回值：bigint
  • 说明：将格式为"yyyy-MM-dd HH:mm:ss"的日期 转换成 unix的时间戳。如果转换失败，则返回值为0；
举例：
select unix_timestamp('2024-02-01 22:17:23')  --> 1706825843
select unix_timestamp('20240201 20:17:11','yyyyMMdd HH:mm:ss') --> 1706825843

to_date(日期时间转日期函数)

  • 语法：to_date(string timestamp)
  • 返回值：string
  • 说明：返回日期时间字段中的日期部分
  • 举例：select to_date('2024-02-01 22:17:23') ---> 2024-02-01

year(日期转年函数)

  • 语法：year(string date)
  • 返回值：int
  • 说明：返回日期中的年份
  • 举例：select  year('2024-02-01 22:17:23')  ---> 2024 

month(日期转月函数)

  • 语法：month(string date)
  • 返回值：int
  • 说明：返回日期中的月份
  • 举例：select  month('2024-02-01 22:17:23')  ---> 2

day(日期转天函数)

  • 语法：day(string date)
  • 返回值：int
  • 说明：返回日期中的天
  • 举例：select  day('2024-02-01 22:17:23' ) ---> 1

hour(日期转小时函数)

  • 语法：hour(string date)
  • 返回值：int
  • 说明：返回日期中的小时
  • 举例：select  hour('2024-02-01 22:17:23') --->22

minute(日期转分钟函数)

  • 语法：minute(string date)
  • 返回值：int
  • 说明：返回日期中的分钟
  • 举例：select  minute('2024-02-01 22:17:23')  ---> 17

second(日期转秒函数)

  • 语法：second(string date)
  • 返回值：int
  • 说明：返回日期中的秒
  • 举例：select  ('2024-02-01 22:17:23')  ---> 23

weekofyear(日期转周函数)

  • 语法：weekofyear(string date)
  • 返回值：int
  • 说明：返回该日期在当年的周数
  • 举例：select weekofyear ('2024-02-01 22:17:23') --->5

datediff(日期比较函数)

  • 语法：datediff(string enddate,string startdate)
  • 返回值：int
  • 说明：返回   结束日期减去开始日期的天数
  • 举例：select datediff ('2024-02-01','2024-01-28')  ---> 4

date_add(日期增加函数)

  • 语法：date_add(string startdate , int days)
  • 返回值：string
  • 说明：返回   开始日期startdate 加上days天后的日期
  • 举例：select  date_add('2024-02-01',10)  ---> 2024-02-11

date_sub

  • 语法：date_sub(string startdate,int days)
  • 返回值：string
  • 说明：返回   开始日期startdate 减去days天后的日期
  • 举例：select  date_sub('2024-02-01',3) --->2024-01-29

months_between

  • 语法：months_between(string enddate,string startdate)
  • 返回值：double
  • 说明：返回   结束日期减去开始日期的月份数
举例：
select  months_between('2024-02-01','2024-01-01')  --> 1
select  months_between('2024-02-01','2024-01-11')  -->  0.67741935 

2.3 条件函数

 if

  • 语法：if(boolean testCondition, T valueTrue, T valueFalseOrNull)
  • 返回值：T
  • 说明：当条件testCondition为TRUE时，返回valueTrue；否则返回valueFalseOrNull
  • 举例：select if(1=2,100,200)  --> 200

coalesce() /nvl(非空函数)

  • 语法：coalesce(T v1,T v2 ...)
  • 返回值：T
  • 说明：返回参数中的第一个非空值，如果所有值都为null,那么直接返回null
  • 举例：select coalesce(null,'100','50') --> 100
  • 两者区别
1.coalesce
   coalesce函数语法是：coalesce(表达式1，表达式2.....表达式n); coalesce函数的返回结果是第一个非空表达式，如果全是空，则返回空。
   coalesce函数的处理参数个数没有限制，使用时需要注意：对处理参数的数据类型有严格要求，所有表达式值是同一类型（转换成同一类型也可）。

2.nvl 
  nvl函数语法是：nvl(默认值,表达式); 如果默认值不为空返回默认值，如果默认值是空，则返回 表达式，如果两者都为空则返回空。
  nvl函数的处理参数个数有限，只能传两个参数。使用时需注意：“默认值”，“表达式”的值的数据类型没有要求，可相同也可不同。

case  when

  • 语法：case column  when vlaue1  then result1 
                                     when vlaue1  then result2
              else esult3
              end  as  column1
  • 返回值：T
  • 说明：如果column等于 vlaue1，那么返回result1 ; 如果column等于 vlaue2，那么返回result2;否则返回result3
举例：
select case 100  when 500 then 'false'
                 when 100 then 'true'
 else '?'  end ;  最终的输出结果是：true

2.4 字符串函数

length(字符串长度函数)

  • 语法：length(string A)
  • 返回值：int
  • 说明：返回字符串的长度
  • 举例：select  length('sghanan') ; ---> 7 

reverse(字符串反转函数)

  • 语法：reverse(string A)
  • 返回值：string
  • 说明：返回字符串A的反转结果
  • 举例：select  reverse('sghanxh') ; --->  hxnahgs 

concat(字符串拼接函数)

  • 语法：concat(string A ,string B.......)
  • 返回值：string
  • 说明：返回字符串拼接后的结果，支持输入任意个数的字符串
  • 举例：select  concat('ad','cv','op') ;---> adcvop

concat_ws(带分隔符的字符串连接函数)

  • 语法：concat_ws(string SEP, string A ,string B.......)
  • 返回值：string
  • 说明：返回输入字符串连接后的结果,SEP表示各个字符串的分隔符
  • 举例：select  concat_ws('|','ad','cv','op') ;---> ad|cv|op

substr / substring(字符串截取函数)

  • 语法：subtr( string A , int start) , substring( string A ,  int start )

        start 代表的是：截取起始的位置(从1 开始计数)

  • 返回值：string
  • 说明：截取从start 位置到结尾的字符串
  • 举例：select substr( 'abcde' ,3)  --> cde

                   select substr( 'abcde' ,-1)  --> e

upper  (字符串转大写函数)

  • 语法：upper(string A)
  • 返回值：string
  • 说明：返回字符串A的大写格式
  • 举例：select upper('absSedF')   ----> ABSSEDF

lower  (字符串转小写函数)

  • 语法：lower(string A)  
  • 返回值：string
  • 说明：去除字符串两边的空格
  • 举例：select  lower('absSedF')   ----> abssedf

trim(去空格函数)

  • 语法：trim(string A)
  • 返回值：string
  • 说明：返回字符串A的小写格式
  • 举例：select trim('  absSedF ')   ----> absSedF

                  select length('  absSedF ')    ---> 10

regexp_replace(正则表达式的替换函数)

  • 语法：regexp_replace(string A, string B, string C)
  • 返回值：string
  • 说明：将字符串A中符合java正则表达式的B替换成C；注意：有些情况下要使用转义字符；
举例：
select regexp_replace('foobasr' ,  'oo|ar','')  ----> fbasr
select regexp_replace('foobasr' ,  'oo|ba','')   --->fsr 
ps:正则表达式中的 | 竖线代表的是：'或'的意思，其中有一个为true，那整体就是true 

regexp_extract(正则表达式的解析函数)

  • 语法：regexp_extract(string subject, string pattern, int index)
  • 返回值：string
  • 说明：将字符串subject 按照pattern正则表达式的规则拆分，返回index指定的字符 
    举例：
select regexp_extract('foothebar','foo(.*?)(bar)' ,0)  ---->  foo
select regexp_extract('foothebar','foo(.*?)(bar)' ,1)----> the
select regexp_extract('foothebar','foo(.*?)(bar)' ,2) ---> bar
上述代码，会将字符串 foothebar 拆分成 foor, the,bar;  对应的index 索引分别是：0,1,2

get_json_object(json解析函数)

  • 语法：get_json_object(string json_string, string  path)
  • 返回值：string
  • 说明：解析json 的字符串json_string, 返回path指定的内容，如果输入的json字符串无效，那么返回null

split(分割字符串函数)

  • 语法：split(string str, string pat)
  • 返回值：array
  • 说明：按照pat分隔符分割 str, 返回分割后的字符串数组
select split('adgncf','n') --> ["adg","cf"]

explode(炸裂函数)

  • 语法：lateral view explode(split(string str, string pat)) tmp as  column1
  • 返回值：string
  • 说明：按照pat分隔符分割 str，并将数组中的内容炸裂成多行字符串
举例：
select  student_score  from test lateral_view  explode(split(student_score,','))  sc as student_score

posexplode(炸裂函数，带有下角标pos)

  • 语法：lateral view posexplode(split(string str, string pat)) tmp as  pos,item
  • 返回值：string
  • 说明：按照pat分隔符分割 str，并将数组中的内容炸裂成多行字符串(炸裂带有下角标pos)
举例：
select   student_name,
         student_score 
 from test
 lateral_view  posexplode(split(student_name,','))  sn as student_name_index, student_name
 laretal view posexplode(split(student_score,',')) sc as  student_score_index,student_score
 where student_name_index =  student_score_index ;

  ps: 炸裂函数的具体使用场景见文章：
HiveSQL题——数据炸裂和数据合并-CSDN博客文章浏览阅读711次，点赞17次，收藏11次。HiveSQL题——数据炸裂和数据合并https://blog.csdn.net/SHWAITME/article/details/135952216?spm=1001.2014.3001.5501

2.5 聚合函数

count(个数统计函数)

  • 语法：count(*)，count(col)计数
  • 返回值：int
  • 说明：count(*)会统计包括null值在内的行; 
               count(expr)返回指定字段的个数（会过滤null值）; 
               count(distinct expr)返回指定字段的去重后个数(会过滤null值)
  • 举例：select count(user_id) from table;

sum(总和统计函数)

  • 语法：sum(col)
  • 返回值：double
  • 说明：sum(col) 统计某个结果集中col列相加的结果;
             sum(distinct  col )某个结果集中col列去重后相加的结果
  • 举例：select sum(*) from table;

avg(平均值统计函数)

  • 语法：avg(col) ,avg(distinct col)
  • 返回值：double
  • 说明：avg(col)统计某个结果集中col列的平均值;
              avg(distinct col)统计某个结果集中col列去重后的平均值
  • 举例：select avg(score) from table；

min(最小值统计函数)

  • 语法：min(col)
  • 返回值：double
  • 说明：统计某个结果集中col列的最小值
  • 举例：select min(score) from table

max(最大值统计函数)

  • 语法：max(col)
  • 返回值：double
  • 说明：统计某个结果集中col列的最大值
  • 举例：select max(score) from table
-- 总结：
1.count(*)操作时会统计null值，count(column)会过滤掉null值;
2.事实上除了count(*)计算，剩余的聚合函数例如： max(column),min(column),avg(column),count(column) 函数会过滤掉null值

高级聚合函数

   collect_list(多行变一行，不去重)
  • 语法：collect_list(col)
  • 返回值：array
  • 说明：在hive中是把一个key的多个信息收集起来合成一个，不去重
  • 举例：select avg(score) from table；
-- 举例：
with  tmp as (
select 'a' as test union all
select  'c' as test union all
select  's' as test union all
select  'd' as test
    )
select collect_list(test) from tmp;
结果：["c","s","d","a"] ，可以看出：聚合后的数组元素无法保证顺序性
   collect_set(多行变一行，去重)
  • 语法：collect_set(col)
  • 返回值：array
  • 说明：在hive中是把一个key的多个信息收集起来，去重
  • 举例：select avg(score) from table；
-- 举例：
with  tmp as (
select 'a' as test union all
select  'c' as test union all
select  'a' as test union all
select  'd' as test
    )
select collect_set(test) from tmp;
结果：["a","c","d"]

  ps: 聚合函数的具体使用场景见文章：

HiveSQL题——聚合函数(sum/count/max/min/avg)-CSDN博客文章浏览阅读739次，点赞18次，收藏17次。HiveSQL题——聚合函数(sum/count/max/min/avg)https://blog.csdn.net/SHWAITME/article/details/135918264?spm=1001.2014.3001.5501

2.6 开窗函数

聚合函数

  • 聚合函数分类:   count()、sum()、min()、max()、avg()
  • 语法：聚合函数() over( partition by column order by column  rows / range between..................)

  ps: 聚合函数的具体使用场景见文章：

HiveSQL题——聚合函数(sum/count/max/min/avg)-CSDN博客文章浏览阅读739次，点赞18次，收藏17次。HiveSQL题——聚合函数(sum/count/max/min/avg)https://blog.csdn.net/SHWAITME/article/details/135918264?spm=1001.2014.3001.5501

前后函数

  • lag
-- 取得column列前边的第n行数据，如果存在则返回，如果不存在，返回默认值default
lag(column,n,default) over(partition by order by)
  • lead
-- 取得column列后边的第n行数据，如果存在则返回，如果不存在，返回默认值default
lead(column,n,default) over(partition by order by)，

  ps: 前后函数的具体使用场景见文章：

HiveSQL题——前后函数(lag/lead)-CSDN博客文章浏览阅读1.2k次，点赞23次，收藏21次。HiveSQL题——前后函数(lag/lead)https://blog.csdn.net/SHWAITME/article/details/135902998?spm=1001.2014.3001.5502

头尾函数

  • first_value
---当前窗口column列的第一个数值，如果有null值，则跳过
first_value(column,true) over (partition by ..order by.. 窗口子句) 

---当前窗口column列的第一个数值，如果有null值，不跳过
first_value(column,false) over (partition by ..order by.. 窗口子句)
  • last_value
--- 当前窗口column列的最后一个数值，如果有null值，则跳过
last_value(column,true) over (partition by ..order by.. 窗口子句) 
 
--- 当前窗口column列的最后一个数值，如果有null值,不跳过
last_value(column,false) over (partition by ..order by.. 窗口子句)

排名函数

row_number() over(partition by .. order by .. ) 顺序排序（行号）——1、2、3
rank() over(partition by .. order by .. ) 并列排序，跳过重复序号——1、1、3
dense_rank()  over(partition by .. order by .. ) 并列排序，不跳过重复序号——1、1、2

ps：排序函数的具体使用场景见文章：

HiveSQL题——排序函数(row_number/rank/dense_rank)-CSDN博客文章浏览阅读934次，点赞20次，收藏15次。HiveSQL题——排序函数(row_number/rank/dense_rank)https://blog.csdn.net/SHWAITME/article/details/135909662?spm=1001.2014.3001.5501

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前言 我们在学习的时候接触过一个话：编写自定义函数的时候 要做到声明和定义分离 那么为什么呢 今天就来简单的了解一下 疑问：错误的发生 下面给出两个源文件和一个头文件以及报错信息 text.cc文件 #include"head.h"int main() {int a 1…
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深入理解指针（3）

深入理解指针（3）

⽬录 1. 字符指针变量 2. 数组指针变量 3. ⼆维数组传参的本质 4. 函数指针变量 5. 函数指针数组 6. 转移表 1. 字符指针变量 在指针的类型中我们知道有⼀种指针类型为字符指针 char* ; ⼀般使⽤: int main() {char ch w;char *pc &ch;*pc w;return 0; } 还有…
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C++类和对象入门（二）

C++类和对象入门（二）

顾得泉：个人主页 个人专栏：《Linux操作系统》 《C从入门到精通》 《LeedCode刷题》 键盘敲烂，年薪百万！ 一、类的作用域 类定义了一个新的作用域，类的所有成员都在类的作用域中。在类体外定义成员时，需要…
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云服务器安全组、防火墙、端口问题，结合telnet解决项目部署无法访问

云服务器安全组、防火墙、端口问题，结合telnet解决项目部署无法访问

无论是运维还是后台亲自操刀在云服务器上部署项目，往往会遇到项目部署上去了，也确定项目正常运行，但还是没法访问的问题。 如果没有经验的小伙伴，很容易陷入疑惑的状态，无从下手解决。 其实这涉及到云平台安全组、服…
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idea创建sping项目

idea创建sping项目

一、环境 window10 IDEA 2022.2.3 maven-3.8.6 二、创建sping项目 1、新建Maven项目 File -> New -> Project 然后如下图选中Maven Archetype，在Archetype，选中maven-archetype-webapp，点击Create 2、配置maven 默认是使用IDEA内置…
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《Pandas 简易速速上手小册》第9章：Pandas 数据可视化（2024 最新版）

《Pandas 简易速速上手小册》第9章：Pandas 数据可视化（2024 最新版）

文章目录 9.1 Pandas 内置可视化工具9.1.1 基础知识9.1.2 重点案例：销售数据分析9.1.3 拓展案例一：产品评价统计9.1.4 拓展案例二：员工满意度分布 9.2 与 Matplotlib 和 Seaborn 集成9.2.1 基础知识9.2.2 重点案例：销售趋势分析9.…
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性能测试常用术语

性能测试常用术语

之前在性能测试过程中，对于某些其中的术语一知半解，导致踩了很多坑。这篇博客，就常见的一些性能测试术语进行一次浅析。。。 负载 对被测系统不断施加压力，直到性能指标超过预期或某项资源使用达到饱和，以验证系统的处…
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Linux Zip解压缩命令

Linux Zip解压缩命令

Zip 用法 $ zip [-选项] [-b 路径] [-t 日期] [-n 后缀名] [压缩文件列表] [-xi 列表] 默认操作是添加或替换压缩文件列表中的压缩文件条目，压缩文件列表可以包括特殊名称 -，压缩标准输入数据 Zip 是一个创建和管理 zip 文件的压缩工具 Unzip 是一个用…
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关于java的异常处理

关于java的异常处理

关于java的异常处理 我们在上一篇文章中，对java中的异常有了一个初步的了解，本篇文章我们来了解一下异常的处理机制，如何抛出异常，如何捕捉异常😀 关于java的异常 一、异常类型等级 二、关键字 trycatchfinallythr…
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Opencv——图片卷积

Opencv——图片卷积

图像滤波是尽量保留图像细节特征的条件下对目标图像的噪声进行抑制，是图像预处理中不可缺少的操作，其处理效果的好坏将直接影响到后续图像处理和分析的有效性和可靠性。 线性滤波是图像处理最基本的方法，它允许我们对图像进行处理，产生很多不同的效果。首先，我们需要一个二…
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wifi配网(esp8266和esp32)-http get和post方式

wifi配网(esp8266和esp32)-http get和post方式

wifi配网(esp8266和esp32)-http get和post方式 通过http get和post方式来给esp芯片配网 步骤： 开机，指示灯亮起后(需要灯闪烁3下后)，需在3s内（超过3s则会正常启动），按一下按键（注：切…
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算法41：掉落的方块（力扣699题）----线段树

算法41：掉落的方块（力扣699题）----线段树

题目：https://leetcode.cn/problems/falling-squares/description/ 在二维平面上的 x 轴上，放置着一些方块。 给你一个二维整数数组 positions ，其中 positions[i] [lefti, sideLengthi] 表示：第 i 个方块边长为 sideLengthi &…
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