机器学习嵌入式实现：嵌入在机器学习中的应用

机器学习嵌入式实现：嵌入在机器学习中的应用

引言：
机器学习技术在近年来取得了巨大的进展，并被广泛应用于各个领域。然而，随着物联网和嵌入式系统的迅速发展，将机器学习应用于嵌入式设备中成为了一项具有挑战性和前景广阔的任务。本文将介绍机器学习在嵌入式系统中的应用，并提供相应的源代码示例。

一、嵌入式系统中的机器学习应用
嵌入式系统是一种专门设计用于执行特定任务的计算机系统，通常具有资源受限、功耗低和体积小等特点。嵌入式系统广泛应用于智能手机、智能家居、自动驾驶汽车等领域。机器学习的嵌入式实现可以为这些系统带来更高的智能化和自主决策能力，下面将介绍几个常见的机器学习嵌入式应用。

1. 目标识别
   目标识别是机器学习在嵌入式系统中的常见应用之一。通过训练模型，嵌入式系统可以实现对图像或视频中的目标进行识别和分类。例如，一个智能监控摄像头可以通过机器学习算法识别人脸、车辆或其他特定对象，并及时作出相应的响应。

下面是一个使用 TensorFlow Lite 在嵌入式系统上进行目标识别的示例代码：

import tensorflow as tf
import numpy as np

# 加载模型
interpreter