嵌入式系统开发的挑战与限制深度学习硬件资源软件复杂性
为什么不建议学嵌入式？
嵌入式系统开发的挑战与限制
深度学习在嵌入式系统中的应用（深度学习、硬件资源、软件复杂性）
首先，深度学习技术在嵌入式系统中的应用是非常受欢迎的，因为它能够帮助提高设备的智能化水平。但是，这种技术需要大量的计算能力和存储空间。目前市面上大多数低成本或中端级别的微控制器（MCU）和单板计算机（SBC）并不具备足够强大的处理能力来支持复杂的深度学习模型。这意味着，如果你打算使用这些设备进行深度学习相关工作，你可能会遇到性能瓶颈。
此外，随着数据量的增加，对于存储数据也提出了更高要求。然而，许多低成本或中端级别嵌入式设备都配备了有限制的小容量内存和存储空间，这对于处理大量数据来说显然是不够用的。此外，软件复杂性也是一个问题。在集成新兴技术如物联网(IoT)时，设计人员需要处理更多与网络通信、安全协议等方面相关的问题，这些都是之前没有考虑到的领域。
为何选择难以掌握？（专业知识、实践经验）
接着，我们要讨论的是专业知识和实践经验。虽然很多人认为嵌입软已经成为现代工程师必修的一门课程，但实际上，它仍然是一个相对较新的领域，并且对应的手册和教程相比其他传统编程语言来说还比较少。不过，即使有了丰富资料，一旦开始探索这个领域，你很快就会发现自己必须不断更新自己的技能库，以跟上不断变化的情景。
而且，由于这是一项高度专业化的人类活动，只有通过长时间投身其中才能获得必要的实践经验。从理论知识到实际操作，从基础概念到高级技巧，每一步都充满挑战，而且往往需要跨越多个学科，如电子工程、计算机科学以及物理学等。而这一切都要求极其严格地规划你的教育道路，以及持续努力提升个人素质。
如何适应快速变化？（市场需求、新兴趋势）
再者，我们不得不考虑市场需求及新兴趋势。如果你决定专注于嵌入式系统开发，那么你将面临一个迅速变化的情况。你可能会发现某些特定的平台或架构变得流行，而其他则逐渐被淘汰。例如，在过去几年里，有线传感器网(WSNs)曾经非常流行，现在则被更轻便、高效率的小型无线传感器所取代。
此外，与之紧密相关的是硬件资源自身也在迅速发展，比如说ARM架构现在已经成为主流，而x86架构则似乎慢慢退出历史舞台。此外，还有一些新的标准如IPv6正在逐步推广，这些都会影响你的项目设计方向，使得保持最新信息并适应这些变动成为一种常态状态。
最后总结：为何不建议学嵌入式？
综上所述，不仅因为其具有挑战性的研究环境，也因为其快速发展带来的压力，以及由于缺乏足够数量的人才供应导致竞争激烈。不建议人们一头扎进这个领域除非他们愿意承担起前期艰苦奋斗后期成功取得回报的大责任。但如果你坚持下去，并且享受这种挑战，那么对于那些真正热爱解决问题的人来说，没有什么比这样的事情更加令人振奋了。
