oracle作为最强大的数据库，python也提供了足够的支持。不过与其他数据库略有不同，oracle的数据库的概念和mysql等完全不一样，所以在使用oracle上的操作也有很大差异。今天小编带来一篇python连接oracle数据库的文章，带你了解python是怎么对oracle数据库数据抽取调用的。
anaconda是两种conda环境中比较省心的一种，使用anaconda它已经帮你准备好了很多conda的包。但是anaconda在创建新环境的时候有时候会出现CondaHTTPError的报错，那么怎么解决这种报错呢？来看看小编是如何解决的。
在进行Python开发时，我们经常需要从官方网站下载最新的Python版本。但有时候，由于网络条件或其他原因，Python官网的下载速度可能会很慢，给开发者带来了不便。本文将分享一些解决Python官网下载慢的方法，并结合具体实例加以说明，希望能帮助到大家。
在神经网络的推理过程中，我们默认是将pytorch的tensor的精度指定为单精度的float32，但是在有些时候不管是float16还是float32，在训练模型的时候都会导致精度丢失，从而引发训练效果的损失。那么pytorch怎么使用float64训练呢？接下来这篇文章告诉你。
对于手工信息收集和信息整理而言，剪贴板功能避免了用户自行输入的缺点，给用户带来了很好的使用体验。所以在很多应用中都有剪贴板功能的存在（qq，微信，各种输入法等等，或者说，剪贴功能已经被整合进系统里了）。接下来这篇文章小编就将介绍python如何操作剪贴板，主要是python剪贴板内容的读写，有想要给自己的应用加上剪贴板功能的可以参考。
在日常工作中，我们运行程序经常会用到「循环迭代」，假如这个执行时间很短，那倒也无所谓。但是有一些过程耗时蛮长的，给其加上「进度条」（progress bar），可以帮我们监控代码执行进度，以及过程出现异常的情况，非常实用。这里为大家介绍Python中非常实用又风格迥异的两个进度条相关库——tqdm与alive-progress的主要用法。
numpy的使用场景之一就是获取一二维矩阵的每一行的第一个非零元素，这样的场景numpy也是有提供一个方法来供用户使用的，接下来我们就来看看如何获取numpy的第一个非0元素索引吧。
很多小伙伴或多或少都曾经听过这样的一些言论：python运算速度特别慢，java在运算数度上碾压python等。这令部分小伙伴觉得python既然运算速度这么慢，那效率也低，不学也罢。实际上从一开始的言论就错了，python的运算速度其实还是很不错的，只不过很多用户不会优化罢了，那么python如何提高运算速度呢？看完这篇文章你会得到答案。
