1. 在图像识别这一块，目前有没有可以移植到嵌入式设备的深度学习算法
先说图像识别，一般推荐opencv。因为是Intel主导的一个开源库用C和C++混合编写。如果嵌入式设备是搭配着linux平台应该是可以做的。然后深度学习这块儿的话一般可以入手的就是反向传播，和神经网络搭配。在细一点就是做同一类型的图片的机器学习
2. C语言函数库 怎样移植到嵌入式系统中 比如C的 数学函数 怎样用在 keil4编译器中
大多数嵌入式C编译器都自带标准C库的，像数学函数这样的库keil里面是有的，你到keil的安装目录下去搜索下*.h；有很多库头文件。
应该是#include <math.h> 就可以用了；如果发现Link不过，就需要项目属性去设置下，把库包含进来。
keil上一些平台相关的库需要做些接口移植才能使用，比如printf；平台不相关的直接使用就是了。
3. 如何将tcpmp移植到arm嵌入式系统
1.在http://www.tcpmp.org下载libpcap-0.9.8.tar.gz和tcpmp-3.9.8.tar.gz两个文件。
2.将这两个文件放在/home下解压。
3.编译，安装libpcap-0.9.8：
（1）进入libpcap目录，打开configure。将下面两端代码注释掉
#if test
-z "$with_pcap" && test
"$cross_compiling" = yes; then
# { {
echo "$as_me:$LINENO:
error: pcap type not determined when
cross-compiling; use --with-pcap=..."
>&5
#echo "$as_me:
error: pcap type not determined when
cross-compiling; use --with-pcap=..."
>&2;}
# { (exit 1);
exit 1; }; }
#fi
.......
# if test $ac_cv_linux_vers =
unknown ; then
# {
{ echo
"$as_me:$LINENO:
error: cannot determine linux version when
cross-compiling" >&5
#echo "$as_me:
error: cannot determine linux version when
cross-compiling"
>&2;}
# { (exit 1);
exit 1; }; }
# fi
运行./configure
--host=arm-linux（如果不注释掉上面两段代码，可能会出现determine linux version when
cross-compiling或pcap type not determined when
cross-compiling导致无法configure）。运行开始的时候可能会出现个warning说不能用--host，configure的时候会自动识别交叉编译，但事实上不是这样，还是需要./configure
--host=arm-linux才会识别用什么交叉编译。
（2）配置之后，会生成Makefile。打开Makefile发现CC=arm-linux-gcc，说明交叉编译配置成功。但还需要把prefix项为prefix=/usr/local/arm/3.4.1/arm-linux。然后make，make
install。发现/usr/local/arm/3.4.1/arm-linux/include有了3个pcap文件，libpcap编译安装成功。
3.编译，安装tcpmp-3.9.8
（1）进入tcpmp目录，打开configure，将下面一段代码注释掉
# if test
$ac_cv_linux_vers = unknown ; then
# {
{ echo
"$as_me:$LINENO:
error: cannot determine linux version when
cross-compiling" >&5
#echo "$as_me:
error: cannot determine linux version when
cross-compiling"
>&2;}
# { (exit 1);
exit 1; }; }
# fi
运行./configure
--host=arm-linux
（2）打开生成的Makefile，将INCLS项改为INCLS=-I.-I./../libpcap-0.9.8
-I$(srcdir)/missing -I/usr/local/include,
DEFS项改为DEFS=-DHAVE_CONFIG_H -I./../libpcap-0.9.8
-I/usr/local/include
-I$(srcdir)missing -D_U="__attribute__((unused))"。
LDFLAGS=-L/usr/local/lib。然后make，make
install。在/usr/local/sbin下有个tcpmp的二进制文件，这个就是交叉编译成功的tcpmp
（3）将这个二进制文件放到tftpboot文件夹，用过tftp将这个文件下载到arm板上，chmod
777 tcpmp将其变为可执行文件。
（4）运行tcpmp，成功！
4. 在图像识别这一块，目前有没有可以移植到嵌入式设备的
很多算法，都可以移植到嵌入式设备，因为现在嵌入式设备的速度越来越快，数据吞吐量成倍增加。
5. pc机上软件如何移植到嵌入式系统
源码程序载入嵌入式系统的开发工具里重新编译就是。
问题在于不是P C的所有源码程序都可以移植的。凡是利用外部程序库的部分均不可以利用。如果必须的话，自己得想法写出来。
6. boost库怎么移植到嵌入式里面
1. 确保ARM编译成功安装，并配置好环境变量。
2. 解压boost压缩包
3. 进入目录执行./bootstrap.sh， 此时形成bjam文件和project-config.jam
4. 编辑project-config.jam， 仅修改using gcc这行。因为我使用的是arm-linux-gcc,所以将其改以下即可：
using gcc : : arm-linux-gcc ;
5. 执行./bjam stage， ok大功告成.
6. 形成的静态和动态库文件就在stage目录下.
在得到boost 库后，把所需要的库放在ARM linux文件系统
7. 图像算法怎么移植到嵌入式产品上
一般可以比较容易地移植c语言实现的算法,有可能需要调整算法用到的数据类型,数据结构这些
如果要利用嵌入式产品的优化性能(一般与硬件和指令系统相关),就需要替换现有算法的部分函数以嵌入式产品提供的算法库函数,这当然又涉及数据类型,接口,数据结构这些内容
如果算法效率仍然不能满足要求,就需要汇编级,寄存器级的编程了,充分利用嵌入式芯片的流水线,总线,并行运算,特殊指令这些特点来优化算法关键部分.
普通可以更换嵌入式芯片,选择速度更快,能力更强的来减少优化花费的成本,以适应芯片的不断更新换代.
8. 如何移植开源软件到嵌入式Linux系统
一、在PC机Linux上安装合适的交叉编译工具链。二、开源库的移植，三、开源应用程序的移植，就完成了，加入源文件，注意包含头文件就可以重新编译了。
9. 如何将simulink代码移植到嵌入式
simulink 模型是框图，需要使用 Embeded Coder 把 simulink 算法自动生成嵌入式 C 代码，然后集成到你自己的嵌入式项目中。
10. matlab中算法怎么移植到嵌入式中
如果开发的是比较底层的信号处理算法，那么在正式用汇编和C编写代码之前，用所以总体来说，嵌入式开发和matlab没有什么关系。 我 感觉不要，我目前