进阶的CVCoder的博客

Group convolution是将输入层的不同特征图进行分组，然后采用不同的卷积核再对各个组进行卷积，这样会降低卷积的计算量。结构相比普通卷积拥有更少的参数以及更小的FLOPs，但通常无法充分利用现有的一些加速器（虽然理论上计算量很小，但实际使用起来并没有想象中那么快） 可以在浅层网络中MBConv替换为Fused-MBConv，但不是全部替换。，作者认为这三个维度之间是互相影响的并探索出了三者之间最好的组合，在此基础上提出了最新的网络 EfficientNet。能够达到更好的结果；

进程：一个运行的程序（代码）就是一个进程，没有运行的代码叫程序，进程是系统资源分配的最小单位，进程拥有自己独立的内存空间，所有进程间数据不共享，开销大。线程: cpu调度执行的最小单位，也叫执行路径，不能独立存在，依赖进程存在，一个进程至少有一个线程，叫主线程，而**多个线程共享内存（数据共享，共享全局变量),**从而极大地提高了程序的运行效率。对CPU密集型代码(比如循环计算) - 多进程效率更高对IO密集型代码(比如文件操作，网络爬虫) - 多线程效率更高。

pandas包含数据结构和数据处理工具的设计使得在Python中进行数据清洗和分析非常快捷。pandas经常是和NumPy,Scipy以及数据可视化工具matplotlib一起使用的。pandas支持大部分NumPy语言风格的数组计算，但最大的不同在于pandas是用于处理表格型或异质型数据的。而NumPy更适合处理同质型的数值类数组数据。在第一次学习Pandas的过程中，你会发现你需要记忆很多的函数和方法。所以在这里我们汇总一下Pandas官方文档中比较常用的函数和方法，以方便大家记忆。df：任意的P

**目录1. 实现原理2. 实现环境3. 代码4. 结果展示**- 实现原理利用adb工具获取手机实时截图：adb shell screencap -p /sdcard/screen.pngadb pull /sdcard/screen.png .点击起始位置与落地位置，计算像素距离distance参考python回调函数的用法计算按压时间，T=K*dista...

NumPy是高性能科学计算和数据分析的基础包。其提供了非常易用的C语言API，这使得将数据传递给用底层语言编写的外部类库，再由外部类库将计算结果按照NumPy数组进行返回变得非常简单。部分功能如下：ndarray, 具有矢量算术运算和复杂广播能力的快速且节省空间的多维数组。用于对整组数据进行快速运算的标准数学函数（无需编写循环）。用于读写磁盘数据的工具以及用于操作内存映射文件的工具。线性代数、随机数生成以及傅里叶变换功能。用于集成C、C++、Fortran等语言编写的代码的工具