我发给你的这两段代码有什么区别

这两段代码有以下区别：

1. 查询的表不同：第一段代码中使用了 left join 连接了 user_info 和 exam_record 两个表，而第二段代码只查询了 user_info 表。

2. 分组字段不同：第一段代码中使用了 level 和 score_grade 两个字段进行分组，而第二段代码只使用了 level 字段进行分组。

3. 过滤条件不同：第一段代码中过滤掉了 score_grade 为空的记录，而第二段代码过滤掉了 score 为空的记录。

因此，这两段代码的查询结果可能不同。第一段代码可以统计每个 level 中各个 score_grade 的比例，而第二段代码只能统计每个 level 的比例。另外，第一段代码中可能会出现某个 level 中某个 score_grade 的数量为 0 的情况，而第二段代码中则不会出现。

相关问题

请将这两段代码集合起来发给我

好的，以下是集成代码：

#include <GL/glut.h>

int lastX = -1, lastY = -1;
float angleX = 0.0, angleY = 0.0;

void display() {
    glClear(GL_COLOR_BUFFER_BIT | GL_DEPTH_BUFFER_BIT);
    glMatrixMode(GL_MODELVIEW);
    glLoadIdentity();
    glTranslatef(0.0, 0.0, -5.0);
    glRotatef(angleX, 0.0, 1.0, 0.0);
    glRotatef(angleY, 1.0, 0.0, 0.0);
    glBegin(GL_TRIANGLE_FAN);
    glVertex3f(0.0, 1.0, 0.0);
    glVertex3f(-1.0, -1.0, 1.0);
    glVertex3f(1.0, -1.0, 1.0);
    glVertex3f(1.0, -1.0, -1.0);
    glVertex3f(-1.0, -1.0, -1.0);
    glVertex3f(-1.0, -1.0, 1.0);
    glEnd();
    glutSwapBuffers();
}

void onMouseMove(int x, int y) {
    if (lastX == -1 && lastY == -1) {
        lastX = x;
        lastY = y;
        return;
    }
    float deltaX = x - lastX;
    float deltaY = y - lastY;
    angleX += deltaX;
    angleY += deltaY;
    lastX = x;
    lastY = y;
    glutPostRedisplay();
}

int main(int argc, char** argv) {
    glutInit(&argc, argv);
    glutInitDisplayMode(GLUT_DOUBLE | GLUT_RGBA | GLUT_DEPTH);
    glutInitWindowSize(640, 480);
    glutCreateWindow("Pyramid");
    glEnable(GL_DEPTH_TEST);
    glutDisplayFunc(display);
    glutMotionFunc(onMouseMove);
    glutMainLoop();
    return 0;
}

这段代码绘制了一个三棱锥，并添加了鼠标控制的旋转交互。当鼠标移动时，onMouseMove函数跟踪鼠标当前和上一帧的位置，并计算鼠标移动的距离。然后将其转换为旋转角度，并使用glRotatef函数将三棱锥旋转相应的角度。glutMotionFunc函数用于注册鼠标移动事件。同时，使用glutInitDisplayMode函数启用深度测试，以确保三棱锥的深度正确排序。

希望这个回答对您有所帮助！

请你向我讲解一下你发给我的那段代码

当然可以，那段代码是一个 Python 程序，主要作用是使用 OpenCV 库来读取电脑摄像头的画面，并将画面转换为黑白图像。下面是代码的详细解释：

import cv2

# 打开电脑摄像头
cap = cv2.VideoCapture(0)

while True:
    # 读取摄像头的画面
    ret, frame = cap.read()

    # 将画面转换为黑白图像
    gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

    # 显示黑白图像
    cv2.imshow('frame', gray)

    # 等待按下 q 键退出程序
    if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
        break

# 关闭摄像头
cap.release()

# 关闭所有窗口
cv2.destroyAllWindows()

首先，我们需要导入 OpenCV 库。然后，通过 `cv2.VideoCapture(0)` 打开电脑摄像头。

接着，我们使用 `while` 循环来不断读取摄像头的画面。`cap.read()` 函数会返回一个布尔值和一个表示画面的数组。如果读取成功，`ret` 的值为 `True`，`frame` 的值为画面数组。否则，`ret` 的值为 `False`，`frame` 的值为 `None`。

然后，我们使用 `cv2.cvtColor()` 函数将画面转换为黑白图像。该函数需要两个参数：原始画面数组和转换的颜色空间。在这里，我们将 BGR 颜色空间转换为灰度颜色空间。

接着，我们使用 `cv2.imshow()` 函数显示黑白图像。该函数需要两个参数：窗口名称和要显示的图像数组。

最后，我们使用 `cv2.waitKey()` 等待按下 q 键退出程序。如果按下的是 q 键，`cv2.waitKey()` 函数返回的值为 `True`，程序退出循环。

在程序退出循环后，我们使用 `cap.release()` 关闭摄像头。然后，我们使用 `cv2.destroyAllWindows()` 关闭所有窗口。

希望这段代码的解释能够帮助你更好地理解它的作用。如果你还有其他问题，请随时提出。