# Вики «Нейроморфное распознавание на Алтае»

Документация проекта на [SharedDocsLib](https://git.snw.su/snw/SharedDocsLib): определения, устройство системы, сравнение архитектур и интерактивные виджеты.

## Сборка

```bash
uv pip install "git+https://git.snw.su/snw/SharedDocsLib.git@main"
python wiki/knp_wiki.py build     # статический комплект в wiki/build: index.html, manifest.json, version, index.zip
python wiki/knp_wiki.py           # live-preview на http://127.0.0.1:1234/index.html
```

## Устройство

| Файл | Что внутри |
|---|---|
| `knp_wiki.py` | страницы (`@Page`) и компоненты |
| `assets/widgets.js` | интерактивные виджеты; оживляют `<div data-widget="…">` после вставки страницы |
| `assets/widgets.css` | стили виджетов на переменных темы SharedDocsLib |
| `data/models.json` | веса трёх сетей (колонки STDP, нативная, импульсная по тактам), 24 тестовые цифры MNIST, точки графика «точность — энергия» |

Страницы вставляются через `innerHTML`, поэтому `<script>` внутри страницы не выполняется. Виджеты подключаются через `custom_js`: при сборке `data/models.json` и `assets/widgets.js` склеиваются в `assets/inject.generated.js`.

Все три сети в виджетах считаются целочисленно, так же как на чипе. Расчёт сверен с Python-эталоном на 10 000 тестовых цифрах MNIST: нативная сеть и импульсная сеть по тактам дают те же ответы и ту же точность.