our_knp/wiki/README.md
int 917808edda
Add project wiki built on SharedDocsLib
Definitions, system overview, architecture comparison and interactive
widgets: AltAILIF neuron, input coding, STDP, Altai core grid and
crossbar, quantisation, chip budget, and three recognisers (STDP
columns, native network, tick-trained spiking network) computed in
the browser with integer arithmetic on their real weights.

Co-Authored-By: Claude Opus 5.5 <noreply@anthropic.com>
Claude-Session: https://claude.ai/code/session_01XFVgZ8Nct8BEh9k7bjuRdw
2026-10-19 08:26:11 +00:00

24 lines
1.9 KiB
Markdown
Raw Permalink Blame History

This file contains ambiguous Unicode characters

This file contains Unicode characters that might be confused with other characters. If you think that this is intentional, you can safely ignore this warning. Use the Escape button to reveal them.

# 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.