以下是提高Python AI代码效率的一些技巧：

 

1. 向量化：使用NumPy库或其他类似的工具尽可能地向量化计算，以减少for循环等额外的控制结构的使用。

2. 使用多核处理：使用多核处理来并行处理任务，如使用多个线程或分布式计算。

3. 使用预先训练的模型：使用预先训练的模型可以大大减少训练时间，并且还可以获得更高的精度。

4. 选择合适的框架：选择支持高效运算的框架，如TensorFlow，PyTorch和Caffe。

5. 使用GPU加速：使用GPU可以加速大量的矩阵运算和深度学习任务。

6. 使用Cython或Numba：使用Cython或Numba等工具将Python代码转换为C代码，以获得更高的性能。

7. 使用高效数据结构：选择高效的数据结构，如NumPy数组，以最大限度地减少内存占用和提高效率。

总之，提高Python AI代码效率需要多方面的考虑和调整，包括代码实现，使用的库和框架，硬件环境等

 

 判断远处的人是否被子弹击中可以使用如下方法：

1. 图像处理：使用图像处理算法对视频帧进行处理，以检测火花和其他异常现象。

2. 物体检测：使用物体检测算法，如YOLO，SSD等，识别图像中的人。

3. 运动分析：通过分析多帧图像中人的运动，判断是否存在突然的动态变化，例如猛然倒下。

4. 声音分析：使用声音分析算法，如快速傅里叶变换（FFT），识别枪声。

5. 数据融合：通过数据融合的方式，将多种信息结合起来，以确定是否发生了子弹击中的情况。

这是一个复杂的问题，需要综合多种信息和技术来解决。通常需要使用机器学习和深度学习等技术，以确定准确的模型。此外，在实际使用中，还需要考虑到数据隐私和安全问题等。