嵌入式学习并不一定需要大量的投入资金。嵌入式学习是指在嵌入式系统中应用机器学习技术，使设备能够具备学习和智能决策的能力。虽然在某些情况下，实施嵌入式学习可能需要一定的投资，但这并不意味着它总是需要大量的资金支持。
以下是一些影响嵌入式学习成本的因素：
硬件成本：嵌入式学习通常需要嵌入式设备或传感器，以及适合运行机器学习算法的处理器。这些硬件成本会根据所需的功能和性能水平而有所不同。但随着技术的发展，嵌入式设备和处理器的价格逐渐下降，越来越多的低成本选项也可供选择。
我这里刚好有嵌入式、单片机、plc的资料需要可以私我或在评论区扣个6
数据收集和标注：嵌入式学习通常需要大量的数据用于模型训练。数据收集和标注可能需要一定的成本，特别是在某些特定领域或任务中，需要专业人员参与数据收集和标注工作。然而，一些开放数据集和现有数据资源可供使用，从而减少了数据收集的成本。
算法和模型开发：嵌入式学习需要设计和开发适合嵌入式设备的机器学习算法和模型。算法和模型的开发可能需要一些投入，包括研究和开发时间以及专业人员的技术能力。然而，现在有许多开源的机器学习框架和工具可供使用，可以加速算法和模型的开发过程。
软件集成和优化：将机器学习算法和模型集成到嵌入式设备中可能需要一定的软件开发和优化工作。这包括将算法转换为适合特定硬件平台的代码、内存和计算资源的优化等。软件集成和优化的成本取决于设备和算法的复杂性，以及开发团队的专业技能。
虽然嵌入式学习可能需要一些投资，但随着技术的发展和可用资源的增加，嵌入式学习的成本正在逐渐降低。同时，也有许多社区和开发者共享他们的经验和资源，使嵌入式学习更加易于实施和普及。
我这里刚好有嵌入式、单片机、plc的资料需要可以私我或在评论区扣个6