rtthread缺点是什么？
一、rtthread缺点是什么？
不足：
1、千万装机量应该是对最小内核说的，这部分确实还没有发现很严重的问题，但也有些接口异常处理不足。
2、component里面的组建稳定性是不足的，特别是pthread的资源回收，dfs的非常用接口也遇到过好些问题，对posix的支持完善度要求高的话要慎重考虑。
3、ramfs功能不全，不支持目录。
4、自带的jffs2和Linux内核中的有很大的差别，主要是提供给上层调用的封装接口完全不一样，同时对底层的调用接口也不一样，协议层的结构基本一致，和pthread一样，封装层有较大的问题。
5、C++支持不完善，明确不支持多态，具体见相应的readme。
6、动态加载性能、功能偏弱。
7、最小内核在异常处理上也存在不足，到过一个问题，应用设计：子线程主动退出，在父任务中del销毁资源。
问题原因是idle线程会对僵尸线程（主动退出，而自身调用销毁函数）进行资源回收，但是thread_del接口的异常处理不足，当子线程主动退出，在执行父任务执行del之前，先执行了idle，
idle里先释放了线程资源，父线程在del时，内部没有判断导致内存访问异常，系统崩溃。
8、minilib对posix支撑不够，使用newlib，因为冲突太多，选用的是裸机配置，对posix接口也存在些不足，选用OS版本会和rtt自身定义的结构体冲突较多，需要对libc进行改造。
优点：
1、生态做的不错，开放的心态，有向linux看齐的的感觉，开发过程中需要支持lua脚本，需要支持ini等通过软件包很方便的实现。
2、通用驱动最好对接component中的drivers中的抽象设备层，方便使用生态中的软件包。例如mavell-8801开发包
二、rtthread是什么设备？
不是什么设备。
rtthread是一个创造与中国的开源物联网操作系统，诞生于2006年，主要采用C语言编写，易懂，特性于方便移植，实现类似Android的图形界面及触摸滑动效果、智能语音交互效果等复杂功能。
三、rtthread如何创建定时线程？
创建定时线程的方法是通过调用rt_thread_delay()函数实现。这个函数可以使线程挂起一段时间，只有等到时间到后，线程才会重新运行。利用这个函数，可以在线程内部添加一些定时操作。例如，可以设置定时检测某个输入状态，定时发送某个数据等等。利用rt_thread_delay()函数，可以方便地实现时间计算，进而编写出高效、精准的应用代码。
四、机器学习包括？
机器学习
机器学习(Machine Learning, ML)是一门多领域交叉学科，涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。
五、使用rtthread系统都有啥设备？
使用本系统的设备主要有符合系统相关指数的设备以及配套设备等等
六、机器学习是从哪里学习？
机器学习是从数据中学习的。它利用算法和统计模型来分析数据，发现数据中的模式和规律，从而生成预测模型和决策模型。
机器学习有监督学习、无监督学习和强化学习等不同的学习方式，可以应用于各种不同的领域，如自然语言处理、计算机视觉、音频信号处理和金融等。
机器学习的数据来源可以是结构化数据和非结构化数据，如图像、文本、音频和视频等。
七、什么是学习和机器学习？
机器学习(Machine Learning)是一门多领域交叉学科，涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能，它是人工智能的核心，是使计算机具有智能的根本途径。
学习，是指通过阅读、听讲、思考、研究、实践等途径获得知识和技能的过程。学习分为狭义与广义两种：狭义：通过阅读、听讲、研究、观察、理解、探索、实验、实践等手段获得知识或技能的过程，是一种使个体可以得到持续变化（知识和技能，方法与过程，情感与价值的改善和升华）的行为方式。例如:通过学校教育获得知识的过程。广义：是人在生活过程中，通过获得经验而产生的行为或行为潜能的相对持久的方式。次广义学习指人类的学习。
八、机器自我学习原理？
机器学习是人工智能的一个子集。这项技术的主要任务是指导计算机从数据中学习，然后利用经验来改善自身的性能，不需要进行明确的编程。
在机器学习中，算法会不断进行训练，从大型数据集中发现模式和相关性，然后根据数据分析结果做出最佳决策和预测。
机器学习应用具有自我演进能力，它们获得的数据越多，准确性会越高。
九、机器学习作者？
《机器学习》是清华大学出版社出版发行的书籍，作者是周志华。
十、机器学习就业待遇？
机器学习是一个热门领域，就业待遇相对较好。根据不同地区和公司的情况，机器学习岗位的平均薪资可能在每年5万-20万美元之间。大公司如谷歌、亚马逊、微软等，在机器学习领域有较高的薪资水平。
此外，机器学习专业人员往往具有广泛的职业发展机会，可以在各种领域应用机器学习技术，如金融、医疗、制造等。因此，机器学习就业待遇相对较好，但具体情况还取决于个人的技能、经验和地区。