代码移植

这是对AprilTags库到Matlab的相当忠实的移植。适用于Matlab（2017b或更高版本），必须具备图像处理工具箱、统计和机器学习工具箱。调用函数AprilTag（imageData，debug）或AprilTag（imageData），将返回姿态和检测数据。可以设置调试以查看中间步骤的效果。该存储库中的所有文件均以GNU LGPL 2.1版发布。这个端口是基于原始C++代码的。

参考移植评估技术难点，制定移植计划包含：培训计划、数据结构和数据移植计划、代码移植计划、测试计划和性能调优计划。

SQLite 嵌入式移植评估 移植过程: 将 SQLite 数据库引擎集成到嵌入式系统中。 评估内容: 基本数据库操作：涵盖数据的增删改查等基本功能测试。 原子性测试：验证数据库操作的原子性，确保数据的一致性。 稳定性测试：在长时间运行、高并发等场景下评估数据库的稳定性。 主要目标: 保证 SQLite 在嵌入式环境中的稳定运行和可靠性。

Sybase数据结构移植指南 由于Oracle和Sybase在语法和数据类型上存在差异，将数据结构从Oracle迁移到Sybase需要进行相应的调整。 迁移步骤 数据字典转换: 使用PowerDesigner等工具将Oracle数据字典转换为Sybase兼容的格式。 将数据类型进行转换，例如varchar2转换为varchar，number转换为integer或numeric等。 模型转换: 从Oracle数据库进行反向工程，导出物理模型。 将物理模型转换为与数据库平台无关的概念模型。 基于概念模型生成Sybase的物理模型。 生成Table、View和Index的创建脚本。 数据类型优化: 分析转换后的数据字典，根据Sybase特性进行优化。 选择更合适或更优化的数据类型。 表结构调整: 评估表结构，确定哪些可以直接迁移，哪些需要拆分或合并。 考虑表宽度与pagesize的关系，进行必要的调整。 工具推荐 PowerDesigner: 用于数据模型转换和生成脚本。 注意事项 转换后的数据字典可能需要进行手动调整和优化。 表结构调整需要考虑数据量、性能和维护等因素。

详细记录了将MySQL-5.1.51移植到ARM平台的过程，为需要此类信息的用户提供了极大的帮助。

这是一个Matlab分时代码项目，源自https://sourceforge.net/projects/gibbslda/。该项目提供一个基于Gibbs采样的LDA（Latent Dirichlet Allocation，潜在狄利克雷分配）算法实现，适用于文本数据的主题模型分析。

sdm matlab代码vlfeat-ctypes：这是将MATLAB接口转换为Python的最小VLFeat接口的一部分。VLFeat的核心库用C编写，但主要功能通过MATLAB接口提供。该项目使用ctypes从MATLAB接口到Python / numpy的一些功能进行了移植。它仅包含所需的功能，虽然这个过程不复杂，但需要一些工作量。欢迎添加其他功能的补丁。此外，还有许多vlfeat分支，包括Boost :: Python封装器。虽然这些我并未成功使其工作，但因为我发现所需的大部分功能都有大量的MATLAB代码可供使用。您可能对这个项目感兴趣，因为它似乎是最新更新的。要安装此软件包，可以通过pip或easy_install进行，但为了实际使用，还需要下载vlfeat的二进制库。可以通过运行python -m vlfeat.download来安装它。如果加上-h参数，脚本将帮助您找到libvl.so或相应平台的文件。

ArangoJS for Deno是一款移植到Deno平台的官方ArangoJS，可用于便捷访问ArangoDB。

在Windows 7操作系统上运行的数据库，现在可以移植到ARM架构上，并且可以通过Qt连接到MySQL。

详细讨论了嵌入式数据库移植过程中的各种挑战和解决方案。