feat(docs): add NavGrid/NavCard components and restructure stage pages
- Add NavGrid.vue and NavCard.vue components for better navigation layout - Restructure stage-0 index pages across languages into intro.md with new navigation components - Remove old stage-0 index.md files and update stage-3 pages similarly - Add new dependencies 'claude' and 'codex' to package.json - Improve code formatting in multiple Vue components for better readability - Update documentation content and structure for better user experience
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<template>
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<div class="ai-evolution-timeline-demo">
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<div class="timeline-container">
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<div class="timeline-track"></div>
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<el-card shadow="hover" class="main-card">
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<template #header>
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<div class="card-header">
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||||
<h3>AI 进化时间轴</h3>
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<p class="subtitle">点击不同时期，查看 AI 是如何一步步进化的</p>
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</div>
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</template>
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<div
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v-for="(era, index) in eras"
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:key="index"
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:class="{ active: activeEra === index }"
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@click="activeEra = index"
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>
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<div class="era-marker">
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<div class="marker-dot"></div>
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<div class="marker-line"></div>
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</div>
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<div class="era-content">
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||||
<div class="era-year">{{ era.year }}</div>
|
||||
<div class="era-title">{{ era.title }}</div>
|
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<div class="era-desc">{{ era.desc }}</div>
|
||||
<div class="era-examples">
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||||
<span
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||||
v-for="(example, i) in era.examples"
|
||||
:key="i"
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||||
class="example-tag"
|
||||
>
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||||
{{ example }}
|
||||
</span>
|
||||
</div>
|
||||
</div>
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<div class="demo-content">
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|
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|
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|
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|
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|
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>
|
||||
<div class="era-content">
|
||||
<div class="era-header">
|
||||
<el-tag effect="dark" size="large" class="year-tag">{{ era.year }}</el-tag>
|
||||
<span class="era-desc-short">{{ era.desc }}</span>
|
||||
</div>
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<div class="era-body">
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||||
<p class="full-desc">{{ era.fullDesc }}</p>
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||||
<div class="info-grid">
|
||||
<div class="info-column">
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||||
<span class="column-title">💡 核心特点</span>
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<ul class="key-points-list">
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||||
<li v-for="(point, i) in era.keyPoints" :key="i">
|
||||
<el-icon class="point-icon"><CaretRight /></el-icon>
|
||||
{{ point }}
|
||||
</li>
|
||||
</ul>
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</div>
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||||
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||||
<div class="info-column">
|
||||
<span class="column-title">🌟 代表成就</span>
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||||
<div class="examples-container">
|
||||
<el-tag
|
||||
v-for="(example, i) in era.examples"
|
||||
:key="i"
|
||||
class="example-tag"
|
||||
effect="plain"
|
||||
>
|
||||
{{ example }}
|
||||
</el-tag>
|
||||
</div>
|
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</div>
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</div>
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</div>
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</div>
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</el-tab-pane>
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</el-tabs>
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</div>
|
||||
</div>
|
||||
|
||||
<!-- Era Details Panel -->
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<transition name="fade">
|
||||
<div v-if="activeEra !== null" class="era-details">
|
||||
<div class="details-header">
|
||||
<h4>{{ eras[activeEra].title }}</h4>
|
||||
<span class="year-badge">{{ eras[activeEra].year }}</span>
|
||||
</div>
|
||||
<div class="details-content">
|
||||
<p>{{ eras[activeEra].fullDesc }}</p>
|
||||
<div class="key-points">
|
||||
<h5>核心特点：</h5>
|
||||
<ul>
|
||||
<li v-for="(point, i) in eras[activeEra].keyPoints" :key="i">
|
||||
{{ point }}
|
||||
</li>
|
||||
</ul>
|
||||
</div>
|
||||
</div>
|
||||
</div>
|
||||
</transition>
|
||||
</el-card>
|
||||
</div>
|
||||
</template>
|
||||
|
||||
<script setup>
|
||||
import { ref } from 'vue'
|
||||
import { CaretRight } from '@element-plus/icons-vue'
|
||||
|
||||
const activeEra = ref(0)
|
||||
const activeEraName = ref('符号主义时代')
|
||||
|
||||
const eras = ref([
|
||||
const eras = [
|
||||
{
|
||||
year: '20世纪50-80年代',
|
||||
title: '符号主义时代',
|
||||
desc: '规则与逻辑推理',
|
||||
fullDesc: '早期人工智能研究认为，智能可以通过符号和逻辑规则来表达。科学家们尝试编写大量规则来让机器模拟人类专家的决策过程。',
|
||||
examples: ['专家系统', '深蓝', 'MYCIN'],
|
||||
fullDesc:
|
||||
'早期人工智能研究认为，智能可以通过符号和逻辑规则来表达。科学家们尝试编写大量规则来让机器模拟人类专家的决策过程。',
|
||||
examples: ['专家系统', '深蓝 (Deep Blue)', 'MYCIN'],
|
||||
keyPoints: [
|
||||
'人工编写 If-Then 规则',
|
||||
'逻辑推理能力强大',
|
||||
'可解释性强',
|
||||
'无法处理复杂现实世界',
|
||||
'容易遇到组合爆炸问题'
|
||||
'难以处理模糊/复杂问题'
|
||||
]
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
year: '21世纪10年代',
|
||||
title: '连接主义时代',
|
||||
desc: '神经网络与深度学习',
|
||||
fullDesc: '随着大数据和 GPU 算力的突破，深度学习迎来了春天。神经网络通过多层结构自动学习特征，在图像识别、语音识别等领域取得巨大成功。',
|
||||
fullDesc:
|
||||
'随着大数据和 GPU 算力的突破，深度学习迎来了春天。神经网络通过多层结构自动学习特征，在图像识别、语音识别等领域取得巨大成功。',
|
||||
examples: ['AlexNet', 'AlphaGo', '人脸识别'],
|
||||
keyPoints: [
|
||||
'模仿人脑神经元结构',
|
||||
'从数据中自动学习',
|
||||
'从数据中自动学习特征',
|
||||
'强大的模式识别能力',
|
||||
'需要海量标注数据',
|
||||
'黑盒模型，缺乏可解释性'
|
||||
'模型是"黑盒"，缺乏可解释性'
|
||||
]
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
year: '21世纪20年代至今',
|
||||
title: '生成式人工智能时代',
|
||||
title: '生成式 AI 时代',
|
||||
desc: '大模型与创造力',
|
||||
fullDesc: 'Transformer 架构的诞生让机器理解了上下文关系。GPT 等大语言模型不仅能生成文本、图像，还展现出了惊人的推理和创造能力。',
|
||||
examples: ['ChatGPT', 'Midjourney', 'GPT-4'],
|
||||
fullDesc:
|
||||
'Transformer 架构的诞生让机器理解了上下文关系。GPT 等大语言模型不仅能生成文本、图像，还展现出了惊人的推理和创造能力。',
|
||||
examples: ['ChatGPT', 'Midjourney', 'Sora'],
|
||||
keyPoints: [
|
||||
'基于注意力机制',
|
||||
'理解上下文和语义',
|
||||
'能生成新内容',
|
||||
'通用智能雏形',
|
||||
'存在幻觉和偏见问题'
|
||||
'基于 Transformer 架构',
|
||||
'通用的理解与生成能力',
|
||||
'涌现出推理、规划等高级智能',
|
||||
'通过提示词 (Prompt) 交互'
|
||||
]
|
||||
}
|
||||
])
|
||||
]
|
||||
</script>
|
||||
|
||||
<style scoped>
|
||||
.ai-evolution-timeline-demo {
|
||||
margin: 1rem 0;
|
||||
padding: 1.5rem;
|
||||
background: var(--vp-c-bg-soft);
|
||||
border: 1px solid var(--vp-c-divider);
|
||||
border-radius: 8px;
|
||||
color: var(--vp-c-text-1);
|
||||
margin: 10px 0;
|
||||
}
|
||||
|
||||
.timeline-container {
|
||||
position: relative;
|
||||
padding: 2rem 0;
|
||||
.main-card {
|
||||
/* Compact card style */
|
||||
}
|
||||
|
||||
.timeline-track {
|
||||
position: absolute;
|
||||
left: 20px;
|
||||
top: 0;
|
||||
bottom: 0;
|
||||
width: 4px;
|
||||
background: var(--vp-c-divider);
|
||||
border-radius: 2px;
|
||||
.card-header h3 {
|
||||
margin: 0;
|
||||
font-size: 16px;
|
||||
font-weight: bold;
|
||||
}
|
||||
|
||||
.timeline-era {
|
||||
position: relative;
|
||||
display: flex;
|
||||
margin-bottom: 2rem;
|
||||
cursor: pointer;
|
||||
transition: all 0.3s ease;
|
||||
.subtitle {
|
||||
font-size: 12px;
|
||||
color: #909399;
|
||||
margin: 5px 0 0 0;
|
||||
}
|
||||
|
||||
.timeline-era:hover {
|
||||
opacity: 0.9;
|
||||
}
|
||||
|
||||
.timeline-era.active .era-marker .marker-dot {
|
||||
background: var(--vp-c-brand);
|
||||
border-color: var(--vp-c-brand);
|
||||
}
|
||||
|
||||
.era-marker {
|
||||
position: relative;
|
||||
width: 44px;
|
||||
flex-shrink: 0;
|
||||
display: flex;
|
||||
flex-direction: column;
|
||||
align-items: center;
|
||||
z-index: 1;
|
||||
}
|
||||
|
||||
.marker-dot {
|
||||
width: 16px;
|
||||
height: 16px;
|
||||
background: var(--vp-c-bg);
|
||||
border-radius: 50%;
|
||||
border: 3px solid var(--vp-c-divider);
|
||||
transition: all 0.3s ease;
|
||||
}
|
||||
|
||||
.marker-line {
|
||||
flex: 1;
|
||||
width: 2px;
|
||||
background: var(--vp-c-divider);
|
||||
margin-top: 4px;
|
||||
}
|
||||
|
||||
.timeline-era:last-child .marker-line {
|
||||
display: none;
|
||||
.timeline-tabs {
|
||||
margin-top: 10px;
|
||||
}
|
||||
|
||||
.era-content {
|
||||
margin-left: 1rem;
|
||||
padding: 1rem 1.5rem;
|
||||
background: var(--vp-c-bg);
|
||||
border-radius: 8px;
|
||||
border: 1px solid var(--vp-c-divider);
|
||||
transition: all 0.3s ease;
|
||||
padding: 10px;
|
||||
}
|
||||
|
||||
.era-header {
|
||||
display: flex;
|
||||
align-items: center;
|
||||
gap: 15px;
|
||||
margin-bottom: 15px;
|
||||
flex-wrap: wrap;
|
||||
}
|
||||
|
||||
.era-desc-short {
|
||||
font-weight: bold;
|
||||
color: #606266;
|
||||
font-size: 14px;
|
||||
}
|
||||
|
||||
.full-desc {
|
||||
font-size: 14px;
|
||||
color: #303133;
|
||||
line-height: 1.6;
|
||||
margin-bottom: 20px;
|
||||
background: #f5f7fa;
|
||||
padding: 10px;
|
||||
border-radius: 4px;
|
||||
}
|
||||
|
||||
.info-grid {
|
||||
display: flex;
|
||||
gap: 20px;
|
||||
}
|
||||
|
||||
.info-column {
|
||||
flex: 1;
|
||||
}
|
||||
|
||||
.timeline-era.active .era-content {
|
||||
border-color: var(--vp-c-brand);
|
||||
box-shadow: 0 0 0 3px rgba(var(--vp-c-brand-rgb), 0.12);
|
||||
.column-title {
|
||||
display: block;
|
||||
font-size: 13px;
|
||||
font-weight: bold;
|
||||
color: #909399;
|
||||
margin-bottom: 10px;
|
||||
border-bottom: 1px solid #ebeef5;
|
||||
padding-bottom: 5px;
|
||||
}
|
||||
|
||||
.era-year {
|
||||
font-size: 0.75rem;
|
||||
font-weight: 600;
|
||||
color: var(--vp-c-text-2);
|
||||
margin-bottom: 0.25rem;
|
||||
.key-points-list {
|
||||
list-style: none;
|
||||
padding: 0;
|
||||
margin: 0;
|
||||
}
|
||||
|
||||
.era-title {
|
||||
font-size: 1.25rem;
|
||||
font-weight: 700;
|
||||
margin-bottom: 0.25rem;
|
||||
color: var(--vp-c-text-1);
|
||||
.key-points-list li {
|
||||
display: flex;
|
||||
align-items: center;
|
||||
font-size: 13px;
|
||||
color: #606266;
|
||||
margin-bottom: 6px;
|
||||
}
|
||||
|
||||
.era-desc {
|
||||
font-size: 0.875rem;
|
||||
color: var(--vp-c-text-2);
|
||||
margin-bottom: 0.75rem;
|
||||
.point-icon {
|
||||
margin-right: 5px;
|
||||
color: #409eff;
|
||||
}
|
||||
|
||||
.era-examples {
|
||||
.examples-container {
|
||||
display: flex;
|
||||
flex-wrap: wrap;
|
||||
gap: 0.5rem;
|
||||
gap: 8px;
|
||||
}
|
||||
|
||||
.example-tag {
|
||||
padding: 0.25rem 0.75rem;
|
||||
background: var(--vp-c-bg-alt);
|
||||
border: 1px solid var(--vp-c-divider);
|
||||
border-radius: 20px;
|
||||
font-size: 0.75rem;
|
||||
font-weight: 500;
|
||||
color: var(--vp-c-text-2);
|
||||
@media (max-width: 600px) {
|
||||
.info-grid {
|
||||
flex-direction: column;
|
||||
gap: 15px;
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
|
||||
.era-details {
|
||||
margin-top: 1.5rem;
|
||||
padding: 1.5rem;
|
||||
background: var(--vp-c-bg);
|
||||
border: 1px solid var(--vp-c-divider);
|
||||
border-radius: 8px;
|
||||
color: var(--vp-c-text-1);
|
||||
}
|
||||
|
||||
.details-header {
|
||||
display: flex;
|
||||
justify-content: space-between;
|
||||
align-items: center;
|
||||
margin-bottom: 1rem;
|
||||
padding-bottom: 1rem;
|
||||
border-bottom: 1px solid var(--vp-c-divider);
|
||||
}
|
||||
|
||||
.details-header h4 {
|
||||
margin: 0;
|
||||
font-size: 1.5rem;
|
||||
color: var(--vp-c-text-1);
|
||||
}
|
||||
|
||||
.year-badge {
|
||||
padding: 0.5rem 1rem;
|
||||
background: rgba(var(--vp-c-brand-rgb), 0.12);
|
||||
border: 1px solid rgba(var(--vp-c-brand-rgb), 0.2);
|
||||
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|
||||
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|
||||
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|
||||
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|
||||
}
|
||||
|
||||
.details-content p {
|
||||
line-height: 1.8;
|
||||
margin-bottom: 1rem;
|
||||
color: var(--vp-c-text-2);
|
||||
}
|
||||
|
||||
.key-points {
|
||||
background: var(--vp-c-bg-soft);
|
||||
padding: 1rem 1.5rem;
|
||||
border-radius: 6px;
|
||||
border-left: 4px solid var(--vp-c-brand);
|
||||
border: 1px solid var(--vp-c-divider);
|
||||
}
|
||||
|
||||
.key-points h5 {
|
||||
margin: 0 0 0.75rem 0;
|
||||
color: var(--vp-c-text-1);
|
||||
font-size: 1rem;
|
||||
}
|
||||
|
||||
.key-points ul {
|
||||
margin: 0;
|
||||
padding-left: 1.25rem;
|
||||
}
|
||||
|
||||
.key-points li {
|
||||
margin-bottom: 0.5rem;
|
||||
line-height: 1.6;
|
||||
color: var(--vp-c-text-2);
|
||||
}
|
||||
|
||||
.fade-enter-active,
|
||||
.fade-leave-active {
|
||||
transition: opacity 0.3s ease;
|
||||
}
|
||||
|
||||
.fade-enter-from,
|
||||
.fade-leave-to {
|
||||
opacity: 0;
|
||||
}
|
||||
</style>
|
||||
</style>
|
||||
@@ -1,307 +1,507 @@
|
||||
<template>
|
||||
<div class="ai-evolution-demo">
|
||||
<div class="header">
|
||||
<div class="title">AI 进化：规则 → 学习 → 生成</div>
|
||||
<div class="subtitle">
|
||||
点击切换阶段；不自动推进，避免“点一下就连续发生很多事”的误解。
|
||||
</div>
|
||||
</div>
|
||||
|
||||
<div class="tabs" role="tablist" aria-label="AI Evolution Stages">
|
||||
<button
|
||||
v-for="(stage, index) in stages"
|
||||
:key="stage.key"
|
||||
class="tab"
|
||||
:class="{ active: currentStage === index }"
|
||||
role="tab"
|
||||
:aria-selected="currentStage === index"
|
||||
@click="currentStage = index"
|
||||
>
|
||||
<div class="tab-year">{{ stage.year }}</div>
|
||||
<div class="tab-label">{{ stage.label }}</div>
|
||||
</button>
|
||||
</div>
|
||||
|
||||
<div class="stage">
|
||||
<div class="stage-head">
|
||||
<div class="stage-title">{{ stages[currentStage].title }}</div>
|
||||
<div class="stage-desc">{{ stages[currentStage].desc }}</div>
|
||||
</div>
|
||||
|
||||
<div class="grid">
|
||||
<div class="card">
|
||||
<div class="card-title">核心思想</div>
|
||||
<ul class="list">
|
||||
<li v-for="(item, i) in stages[currentStage].core" :key="i">
|
||||
{{ item }}
|
||||
</li>
|
||||
</ul>
|
||||
</div>
|
||||
|
||||
<div class="card">
|
||||
<div class="card-title">代表应用</div>
|
||||
<div class="pill-row">
|
||||
<span
|
||||
v-for="(tag, i) in stages[currentStage].examples"
|
||||
:key="i"
|
||||
class="pill"
|
||||
>{{ tag }}</span
|
||||
>
|
||||
<div class="evolution-demo">
|
||||
<el-card class="main-card" shadow="hover">
|
||||
<template #header>
|
||||
<div class="header-container">
|
||||
<div class="title-area">
|
||||
<span class="main-title">AI 进化模拟器</span>
|
||||
</div>
|
||||
<div class="note">{{ stages[currentStage].appDesc }}</div>
|
||||
<el-steps :active="currentStage" finish-status="success" align-center class="compact-steps" simple>
|
||||
<el-step v-for="stage in stages" :key="stage.id" :title="stage.label" />
|
||||
</el-steps>
|
||||
</div>
|
||||
</template>
|
||||
|
||||
<div class="card full">
|
||||
<div class="card-title">优势 / 局限</div>
|
||||
<div class="two-col">
|
||||
<div class="col">
|
||||
<div class="col-title">优势</div>
|
||||
<ul class="list">
|
||||
<li v-for="(item, i) in stages[currentStage].pros" :key="i">
|
||||
{{ item }}
|
||||
</li>
|
||||
</ul>
|
||||
<!-- Stage 1: Rule Based (Traffic Light Example) -->
|
||||
<div v-if="currentStage === 0" class="stage-pane">
|
||||
<el-alert type="info" :closable="false" show-icon class="compact-alert mb-2">
|
||||
<template #title><span class="alert-title">阶段一：规则时代 (Rule-Based)</span></template>
|
||||
<template #default><span class="alert-desc">就像教小孩：如果看到红灯，就停下。</span></template>
|
||||
</el-alert>
|
||||
|
||||
<div class="game-area-grid">
|
||||
<div class="panel left-panel">
|
||||
<div class="panel-header">规则库 (Code)</div>
|
||||
<div class="code-block">
|
||||
<div class="code-line">
|
||||
<span class="keyword">function</span> <span class="function">decideTrafficLight</span>(color) {
|
||||
</div>
|
||||
<div class="code-line indent">
|
||||
<span class="keyword">if</span> (color === <span class="string">'red'</span>) <span class="keyword">return</span> <span class="string">'stop'</span>
|
||||
</div>
|
||||
<div class="code-line indent">
|
||||
<span class="keyword">else if</span> (color === <span class="string">'yellow'</span>) <span class="keyword">return</span> <span class="string">'caution'</span>
|
||||
</div>
|
||||
<div class="code-line indent">
|
||||
<span class="keyword">else if</span> (color === <span class="string">'green'</span>) <span class="keyword">return</span> <span class="string">'go'</span>
|
||||
</div>
|
||||
<div class="code-line">}</div>
|
||||
</div>
|
||||
<div class="col">
|
||||
<div class="col-title">局限</div>
|
||||
<ul class="list">
|
||||
<li v-for="(item, i) in stages[currentStage].cons" :key="i">
|
||||
{{ item }}
|
||||
</li>
|
||||
</ul>
|
||||
</div>
|
||||
<div class="panel right-panel">
|
||||
<div class="panel-header">测试输入</div>
|
||||
<div class="input-controls">
|
||||
<el-select v-model="ruleColor" size="small" style="width: 120px;">
|
||||
<el-option value="red" label="🔴 红灯" />
|
||||
<el-option value="yellow" label="🟡 黄灯" />
|
||||
<el-option value="green" label="🟢 绿灯" />
|
||||
<el-option value="blue" label="🔵 蓝灯" />
|
||||
</el-select>
|
||||
<div class="arrow">→</div>
|
||||
<el-tag :type="ruleResult === 'stop' ? 'danger' : ruleResult === 'caution' ? 'warning' : ruleResult === 'go' ? 'success' : 'info'">
|
||||
{{ ruleResult }}
|
||||
</el-tag>
|
||||
</div>
|
||||
<div class="hint-text" v-if="ruleResult === 'Unknown'">
|
||||
规则库中没有定义"蓝灯"，所以系统不知道该做什么。这就是规则系统的局限性：无法处理未定义的规则。
|
||||
</div>
|
||||
<div class="hint-text" v-else>
|
||||
系统严格按照预定义的规则执行指令。
|
||||
</div>
|
||||
</div>
|
||||
</div>
|
||||
</div>
|
||||
</div>
|
||||
|
||||
<!-- Stage 2: Machine Learning (Interactive 2D Plot) -->
|
||||
<div v-else-if="currentStage === 1" class="stage-pane">
|
||||
<el-alert type="info" :closable="false" show-icon class="compact-alert mb-2">
|
||||
<template #title><span class="alert-title">阶段二：机器学习 (Machine Learning)</span></template>
|
||||
<template #default><span class="alert-desc">点击画布添加数据点，训练模型自动寻找分类边界 (Decision Boundary)。</span></template>
|
||||
</el-alert>
|
||||
|
||||
<div class="game-area-grid">
|
||||
<div class="panel left-panel canvas-container" @click="addPoint">
|
||||
<!-- Simple SVG Plot -->
|
||||
<svg width="100%" height="200" class="ml-plot">
|
||||
<!-- Background Regions (Visible after training) -->
|
||||
<rect v-if="modelTrained" x="0" y="0" width="100%" height="100%" :fill="boundaryColor" />
|
||||
|
||||
<!-- Decision Line -->
|
||||
<line v-if="modelTrained" :x1="line.x1" :y1="line.y1" :x2="line.x2" :y2="line.y2" stroke="#333" stroke-width="2" stroke-dasharray="4" />
|
||||
|
||||
<!-- Points -->
|
||||
<circle
|
||||
v-for="(p, i) in points"
|
||||
:key="i"
|
||||
:cx="p.x"
|
||||
:cy="p.y"
|
||||
r="6"
|
||||
:fill="p.type === 'A' ? '#409eff' : '#e6a23c'"
|
||||
stroke="white"
|
||||
stroke-width="2"
|
||||
/>
|
||||
</svg>
|
||||
<div class="canvas-hint" v-if="points.length === 0">👆 点击此处添加数据点</div>
|
||||
</div>
|
||||
|
||||
<div class="panel right-panel">
|
||||
<div class="panel-header">控制面板</div>
|
||||
<div class="control-group">
|
||||
<span class="label">当前类别:</span>
|
||||
<el-radio-group v-model="currentClass" size="small">
|
||||
<el-radio-button label="A"><span style="color: #409eff">● 蓝类</span></el-radio-button>
|
||||
<el-radio-button label="B"><span style="color: #e6a23c">● 橙类</span></el-radio-button>
|
||||
</el-radio-group>
|
||||
</div>
|
||||
|
||||
<div class="control-group mt-2">
|
||||
<el-button type="primary" size="small" @click="trainLinearModel" :disabled="points.length < 2">
|
||||
⚡ 开始训练 (Fit)
|
||||
</el-button>
|
||||
<el-button size="small" :icon="Delete" circle @click="clearPoints" />
|
||||
</div>
|
||||
|
||||
<div class="stats-info mt-2">
|
||||
<p v-if="!modelTrained" class="text-desc">机器学习不再依赖硬编码规则，而是通过统计学方法（如寻找中心点或线性回归）在数据之间划出一条"界线"。试试在不同位置添加点，看看界线如何变化。</p>
|
||||
<p v-else class="text-desc">模型已训练！它找到了一条最佳分割线。新进来的数据将根据它在红区还是蓝区被自动分类。</p>
|
||||
</div>
|
||||
</div>
|
||||
</div>
|
||||
</div>
|
||||
|
||||
<!-- Stage 3: Deep Learning (3x3 Grid Feature Extraction) -->
|
||||
<div v-else class="stage-pane">
|
||||
<el-alert type="info" :closable="false" show-icon class="compact-alert mb-2">
|
||||
<template #title><span class="alert-title">阶段三：深度学习 (Deep Learning)</span></template>
|
||||
<template #default><span class="alert-desc">神经网络通过多层结构自动提取特征（Feature Extraction）。点击格子绘制图案。</span></template>
|
||||
</el-alert>
|
||||
|
||||
<div class="game-area-grid">
|
||||
<div class="panel left-panel grid-container">
|
||||
<div class="pixel-grid">
|
||||
<div
|
||||
v-for="(pixel, i) in pixels"
|
||||
:key="i"
|
||||
class="pixel"
|
||||
:class="{ active: pixel }"
|
||||
@click="togglePixel(i)"
|
||||
></div>
|
||||
</div>
|
||||
<div class="grid-actions">
|
||||
<el-button size="small" link @click="preset('x')">❌ X型</el-button>
|
||||
<el-button size="small" link @click="preset('plus')">➕ 十字</el-button>
|
||||
<el-button size="small" link @click="clearPixels">清空</el-button>
|
||||
</div>
|
||||
</div>
|
||||
|
||||
<div class="panel right-panel">
|
||||
<div class="panel-header">神经网络层级透视</div>
|
||||
|
||||
<!-- Visualization of Layers -->
|
||||
<div class="network-viz">
|
||||
<div class="layer input-layer">
|
||||
<div class="layer-label">输入层 (Pixels)</div>
|
||||
<div class="nodes">
|
||||
<span v-for="n in 9" :key="n" class="node mini" :class="{active: pixels[n-1]}"></span>
|
||||
</div>
|
||||
</div>
|
||||
|
||||
<div class="arrow-down">⬇️ 卷积/提取特征</div>
|
||||
|
||||
<div class="layer hidden-layer">
|
||||
<div class="layer-label">隐藏层 (Features)</div>
|
||||
<div class="feature-detectors">
|
||||
<div class="feature" :class="{detected: features.center}">
|
||||
<span class="f-icon">⏺</span> 中心点
|
||||
</div>
|
||||
<div class="feature" :class="{detected: features.corners}">
|
||||
<span class="f-icon">Corners</span> 四角
|
||||
</div>
|
||||
<div class="feature" :class="{detected: features.cross}">
|
||||
<span class="f-icon">➕</span> 交叉
|
||||
</div>
|
||||
</div>
|
||||
</div>
|
||||
|
||||
<div class="arrow-down">⬇️ 输出层</div>
|
||||
|
||||
<div class="layer output-layer">
|
||||
<div class="prediction-box">
|
||||
识别结果: <span class="result-text">{{ prediction }}</span>
|
||||
</div>
|
||||
</div>
|
||||
</div>
|
||||
</div>
|
||||
</div>
|
||||
</div>
|
||||
|
||||
<!-- Footer Navigation -->
|
||||
<div class="footer-nav mt-2 flex justify-end">
|
||||
<el-button-group>
|
||||
<el-button size="small" :disabled="currentStage === 0" @click="currentStage--">上一步</el-button>
|
||||
<el-button size="small" type="primary" :disabled="currentStage === 2" @click="currentStage++">下一步</el-button>
|
||||
</el-button-group>
|
||||
</div>
|
||||
|
||||
</el-card>
|
||||
</div>
|
||||
</template>
|
||||
|
||||
<script setup>
|
||||
import { ref } from 'vue'
|
||||
import { ref, reactive, computed } from 'vue'
|
||||
import { Delete } from '@element-plus/icons-vue'
|
||||
|
||||
const currentStage = ref(0)
|
||||
|
||||
const stages = [
|
||||
{
|
||||
key: 'symbolic',
|
||||
year: '1950s–1980s',
|
||||
label: '符号主义',
|
||||
title: '规则与逻辑推理（专家系统）',
|
||||
desc: '相信“智能 = 规则 + 推理”。把专家经验写成 If/Then 规则与知识库。',
|
||||
core: [
|
||||
'知识用“符号/规则”表达：If 条件 Then 结论',
|
||||
'推理引擎按规则匹配、触发、推导',
|
||||
'可解释：能指出用了哪条规则'
|
||||
],
|
||||
pros: ['可解释性强', '在边界明确的垂直领域有效'],
|
||||
cons: [
|
||||
'规则写不完（组合爆炸）',
|
||||
'脆弱：世界稍变就失效',
|
||||
'难处理不确定性与常识'
|
||||
],
|
||||
examples: ['专家系统', 'MYCIN', '逻辑推理'],
|
||||
appDesc:
|
||||
'适合“规则明确”的任务（如部分诊断流程、合规校验），但遇到现实世界的灰度与噪声会迅速失效。'
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
key: 'dl',
|
||||
year: '2010s',
|
||||
label: '深度学习',
|
||||
title: '从数据中学习（连接主义）',
|
||||
desc: '相信“智能 = 表示学习 + 统计优化”。用神经网络从大量数据里自动学特征与决策边界。',
|
||||
core: [
|
||||
'用参数（权重）表示知识；通过优化让参数拟合数据',
|
||||
'特征提取从“手写规则”变成“自动学习”',
|
||||
'数据、算力、算法（GPU + 大数据 + 网络结构）共同推动'
|
||||
],
|
||||
pros: ['强大的模式识别能力', '同一范式覆盖多任务（视觉/语音/推荐等）'],
|
||||
cons: ['数据需求大', '可解释性较弱', '对分布外/对抗样本敏感'],
|
||||
examples: ['AlexNet', 'ImageNet', 'AlphaGo'],
|
||||
appDesc:
|
||||
'擅长“感知类”任务（图像、语音、推荐）；但对“为何这么判”解释不够直观，且对数据分布较敏感。'
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
key: 'genai',
|
||||
year: '2020s+',
|
||||
label: '生成式 AI',
|
||||
title: '从“分类”到“生成”（大模型）',
|
||||
desc: '用 Transformer 建模上下文关系，学习“下一 token”分布，从而能生成文本/代码/图像等新内容。',
|
||||
core: [
|
||||
'统一接口：给提示词（prompt）→ 生成输出',
|
||||
'能力来源：规模化预训练 + 指令微调/对齐',
|
||||
'把很多任务“变成一个生成问题”'
|
||||
],
|
||||
pros: ['通用性强（多任务）', '交互友好（自然语言接口）'],
|
||||
cons: [
|
||||
'可能幻觉',
|
||||
'安全与权限边界复杂',
|
||||
'需要系统化评测与约束（格式/工具/检索）'
|
||||
],
|
||||
examples: ['ChatGPT', 'GPT-4', 'Midjourney'],
|
||||
appDesc:
|
||||
'更像“通用助手”：能写、能改、能解释、能生成；但要通过提示词、上下文与工具链把它约束到可验收、可控。'
|
||||
}
|
||||
{ id: 0, label: '规则', desc: '人工规则' },
|
||||
{ id: 1, label: '机器学习', desc: '统计特征' },
|
||||
{ id: 2, label: '深度学习', desc: '自动特征' }
|
||||
]
|
||||
|
||||
// --- Stage 1: Rule Based ---
|
||||
const ruleColor = ref('red')
|
||||
const ruleResult = computed(() => {
|
||||
if (ruleColor.value === 'red') return 'stop'
|
||||
if (ruleColor.value === 'yellow') return 'caution'
|
||||
if (ruleColor.value === 'green') return 'go'
|
||||
return 'Unknown'
|
||||
})
|
||||
|
||||
// --- Stage 2: Machine Learning ---
|
||||
const points = ref([])
|
||||
const currentClass = ref('A')
|
||||
const modelTrained = ref(false)
|
||||
const line = reactive({ x1: 0, y1: 0, x2: 0, y2: 0 })
|
||||
// SVG click coordinates are relative to the SVG element
|
||||
// We'll use a simple approximation for the demo
|
||||
// x, y are percentages (0-100)
|
||||
const addPoint = (e) => {
|
||||
const rect = e.target.getBoundingClientRect()
|
||||
// Ensure we are clicking on the SVG or its children
|
||||
// Best to put event on wrapper
|
||||
// But event target might be circle.
|
||||
// Use currentTarget
|
||||
const x = e.offsetX
|
||||
const y = e.offsetY
|
||||
// Convert to % for responsiveness if needed, but pixel is easier for calc
|
||||
// Let's stick to pixel for this simple demo, assuming fixed height 200
|
||||
// width varies.
|
||||
points.value.push({
|
||||
x, y,
|
||||
type: currentClass.value
|
||||
})
|
||||
modelTrained.value = false
|
||||
}
|
||||
|
||||
const clearPoints = () => {
|
||||
points.value = []
|
||||
modelTrained.value = false
|
||||
}
|
||||
|
||||
const trainLinearModel = () => {
|
||||
// Simple Nearest Centroid Classifier
|
||||
const groupA = points.value.filter(p => p.type === 'A')
|
||||
const groupB = points.value.filter(p => p.type === 'B')
|
||||
|
||||
if (groupA.length === 0 || groupB.length === 0) return
|
||||
|
||||
const avgA = {
|
||||
x: groupA.reduce((sum, p) => sum + p.x, 0) / groupA.length,
|
||||
y: groupA.reduce((sum, p) => sum + p.y, 0) / groupA.length
|
||||
}
|
||||
const avgB = {
|
||||
x: groupB.reduce((sum, p) => sum + p.x, 0) / groupB.length,
|
||||
y: groupB.reduce((sum, p) => sum + p.y, 0) / groupB.length
|
||||
}
|
||||
|
||||
// Midpoint
|
||||
const midX = (avgA.x + avgB.x) / 2
|
||||
const midY = (avgA.y + avgB.y) / 2
|
||||
|
||||
// Normal vector (from A to B)
|
||||
const dx = avgB.x - avgA.x
|
||||
const dy = avgB.y - avgA.y
|
||||
|
||||
// Perpendicular line: dx*x + dy*y = C
|
||||
// Slope of normal is dy/dx. Slope of perp line is -dx/dy
|
||||
|
||||
// Let's just draw a line perpendicular to the segment AB passing through Midpoint
|
||||
// Slope m = -dx/dy
|
||||
|
||||
// Calculate line coordinates for visualization
|
||||
// y - midY = m * (x - midX)
|
||||
// if dy is close to 0, vertical line x = midX
|
||||
|
||||
const width = 1000 // ample width
|
||||
|
||||
if (Math.abs(dy) < 0.001) {
|
||||
// Vertical line
|
||||
line.x1 = midX
|
||||
line.x2 = midX
|
||||
line.y1 = 0
|
||||
line.y2 = 200
|
||||
} else {
|
||||
const m = -dx / dy
|
||||
// At x=0
|
||||
const y0 = midY + m * (0 - midX)
|
||||
// At x=width
|
||||
const y1 = midY + m * (width - midX)
|
||||
|
||||
line.x1 = 0
|
||||
line.y1 = y0
|
||||
line.x2 = width
|
||||
line.y2 = y1
|
||||
}
|
||||
|
||||
modelTrained.value = true
|
||||
}
|
||||
|
||||
// Simple visual background
|
||||
// If A is left/top, background is blue-ish
|
||||
// SVG doesn't support "half plane fill" easily without path math
|
||||
// For this demo, we won't fill the background perfectly, just draw the line.
|
||||
const boundaryColor = computed(() => 'transparent')
|
||||
|
||||
|
||||
// --- Stage 3: Deep Learning ---
|
||||
const pixels = ref(Array(9).fill(false))
|
||||
|
||||
const togglePixel = (index) => {
|
||||
pixels.value[index] = !pixels.value[index]
|
||||
}
|
||||
|
||||
const clearPixels = () => {
|
||||
pixels.value = pixels.value.map(() => false)
|
||||
}
|
||||
|
||||
const preset = (type) => {
|
||||
clearPixels()
|
||||
if (type === 'x') {
|
||||
[0, 2, 4, 6, 8].forEach(i => pixels.value[i] = true)
|
||||
} else if (type === 'plus') {
|
||||
[1, 3, 4, 5, 7].forEach(i => pixels.value[i] = true)
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
|
||||
const features = computed(() => {
|
||||
// Simple heuristics to simulate feature detection
|
||||
const p = pixels.value
|
||||
const center = p[4]
|
||||
const corners = p[0] && p[2] && p[6] && p[8]
|
||||
const cross = p[1] && p[3] && p[5] && p[7]
|
||||
|
||||
return { center, corners, cross }
|
||||
})
|
||||
|
||||
const prediction = computed(() => {
|
||||
const f = features.value
|
||||
if (f.corners && f.center) return 'X 型图案 (X-Shape)'
|
||||
if (f.cross && f.center) return '十字型 (Plus-Shape)'
|
||||
if (f.corners && !f.center) return '四角 (Corners)'
|
||||
if (pixels.value.filter(Boolean).length === 0) return '无输入'
|
||||
return '未知图案'
|
||||
})
|
||||
|
||||
</script>
|
||||
|
||||
<style scoped>
|
||||
.ai-evolution-demo {
|
||||
border: 1px solid var(--vp-c-divider);
|
||||
background: var(--vp-c-bg-soft);
|
||||
border-radius: 8px;
|
||||
padding: 1.5rem;
|
||||
margin: 1rem 0;
|
||||
color: var(--vp-c-text-1);
|
||||
}
|
||||
.evolution-demo { margin: 10px 0; }
|
||||
.header-container { margin-bottom: 5px; }
|
||||
.main-title { font-weight: bold; font-size: 16px; }
|
||||
.compact-steps { padding: 5px 0; margin-bottom: 10px; }
|
||||
.compact-alert { padding: 5px 10px; }
|
||||
.alert-title { font-weight: bold; font-size: 13px; }
|
||||
.alert-desc { font-size: 12px; }
|
||||
|
||||
.header {
|
||||
margin-bottom: 1rem;
|
||||
}
|
||||
|
||||
.title {
|
||||
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|
||||
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|
||||
}
|
||||
|
||||
.subtitle {
|
||||
margin-top: 0.25rem;
|
||||
color: var(--vp-c-text-2);
|
||||
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|
||||
}
|
||||
|
||||
.tabs {
|
||||
display: grid;
|
||||
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|
||||
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|
||||
margin: 0.75rem 0 1rem;
|
||||
}
|
||||
|
||||
.tab {
|
||||
text-align: left;
|
||||
border: 1px solid var(--vp-c-divider);
|
||||
background: var(--vp-c-bg);
|
||||
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|
||||
border-radius: 8px;
|
||||
padding: 0.6rem 0.75rem;
|
||||
cursor: pointer;
|
||||
transition:
|
||||
border-color 0.2s ease,
|
||||
box-shadow 0.2s ease;
|
||||
}
|
||||
|
||||
.tab:hover {
|
||||
border-color: rgba(var(--vp-c-brand-rgb), 0.55);
|
||||
}
|
||||
|
||||
.tab.active {
|
||||
border-color: var(--vp-c-brand);
|
||||
box-shadow: 0 0 0 3px rgba(var(--vp-c-brand-rgb), 0.12);
|
||||
}
|
||||
|
||||
.tab-year {
|
||||
font-size: 0.75rem;
|
||||
color: var(--vp-c-text-2);
|
||||
font-family: var(--vp-font-family-mono);
|
||||
}
|
||||
|
||||
.tab-label {
|
||||
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|
||||
font-weight: 800;
|
||||
}
|
||||
|
||||
.stage-head {
|
||||
margin-bottom: 0.75rem;
|
||||
}
|
||||
|
||||
.stage-title {
|
||||
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|
||||
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|
||||
}
|
||||
|
||||
.stage-desc {
|
||||
margin-top: 0.25rem;
|
||||
color: var(--vp-c-text-2);
|
||||
font-size: 0.95rem;
|
||||
line-height: 1.6;
|
||||
}
|
||||
|
||||
.grid {
|
||||
display: grid;
|
||||
grid-template-columns: 1fr 1fr;
|
||||
gap: 0.75rem;
|
||||
}
|
||||
|
||||
@media (max-width: 720px) {
|
||||
.tabs {
|
||||
grid-template-columns: 1fr;
|
||||
}
|
||||
|
||||
.grid {
|
||||
grid-template-columns: 1fr;
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
|
||||
.card {
|
||||
border: 1px solid var(--vp-c-divider);
|
||||
background: var(--vp-c-bg);
|
||||
border-radius: 8px;
|
||||
padding: 1rem;
|
||||
}
|
||||
|
||||
.card.full {
|
||||
grid-column: 1 / -1;
|
||||
}
|
||||
|
||||
.card-title {
|
||||
font-weight: 900;
|
||||
color: var(--vp-c-text-1);
|
||||
margin-bottom: 0.5rem;
|
||||
}
|
||||
|
||||
.list {
|
||||
margin: 0;
|
||||
padding-left: 1.15rem;
|
||||
color: var(--vp-c-text-1);
|
||||
}
|
||||
|
||||
.pill-row {
|
||||
.game-area-grid {
|
||||
display: flex;
|
||||
flex-wrap: wrap;
|
||||
gap: 0.5rem;
|
||||
margin-bottom: 0.5rem;
|
||||
gap: 15px;
|
||||
margin-top: 10px;
|
||||
}
|
||||
.panel {
|
||||
border: 1px solid #ebeef5;
|
||||
border-radius: 4px;
|
||||
padding: 10px;
|
||||
}
|
||||
.left-panel { flex: 1; }
|
||||
.right-panel { flex: 1; background-color: #fcfcfc; }
|
||||
.panel-header {
|
||||
font-size: 13px;
|
||||
font-weight: bold;
|
||||
color: #606266;
|
||||
margin-bottom: 10px;
|
||||
border-bottom: 1px solid #ebeef5;
|
||||
padding-bottom: 5px;
|
||||
}
|
||||
|
||||
.pill {
|
||||
border: 1px solid var(--vp-c-divider);
|
||||
background: var(--vp-c-bg-alt);
|
||||
color: var(--vp-c-text-2);
|
||||
padding: 0.2rem 0.6rem;
|
||||
border-radius: 999px;
|
||||
font-size: 0.8rem;
|
||||
font-weight: 700;
|
||||
/* Stage 1 */
|
||||
.code-block {
|
||||
font-family: monospace;
|
||||
font-size: 12px;
|
||||
background: #282c34;
|
||||
color: #abb2bf;
|
||||
padding: 10px;
|
||||
border-radius: 4px;
|
||||
}
|
||||
.keyword { color: #c678dd; }
|
||||
.string { color: #98c379; }
|
||||
.function { color: #61afef; }
|
||||
.indent { padding-left: 15px; }
|
||||
.input-controls {
|
||||
display: flex;
|
||||
align-items: center;
|
||||
gap: 10px;
|
||||
}
|
||||
.hint-text {
|
||||
margin-top: 10px;
|
||||
font-size: 12px;
|
||||
color: #909399;
|
||||
}
|
||||
|
||||
.note {
|
||||
color: var(--vp-c-text-2);
|
||||
line-height: 1.6;
|
||||
/* Stage 2 */
|
||||
.canvas-container {
|
||||
height: 220px;
|
||||
background-color: #f5f7fa;
|
||||
position: relative;
|
||||
cursor: crosshair;
|
||||
padding: 0;
|
||||
overflow: hidden;
|
||||
}
|
||||
.ml-plot {
|
||||
display: block;
|
||||
}
|
||||
.canvas-hint {
|
||||
position: absolute;
|
||||
top: 50%;
|
||||
left: 50%;
|
||||
transform: translate(-50%, -50%);
|
||||
color: #909399;
|
||||
font-size: 12px;
|
||||
pointer-events: none;
|
||||
}
|
||||
.text-desc {
|
||||
font-size: 12px;
|
||||
color: #606266;
|
||||
line-height: 1.5;
|
||||
}
|
||||
|
||||
.two-col {
|
||||
/* Stage 3 */
|
||||
.grid-container {
|
||||
display: flex;
|
||||
flex-direction: column;
|
||||
align-items: center;
|
||||
justify-content: center;
|
||||
}
|
||||
.pixel-grid {
|
||||
display: grid;
|
||||
grid-template-columns: 1fr 1fr;
|
||||
gap: 0.75rem;
|
||||
grid-template-columns: repeat(3, 40px);
|
||||
gap: 4px;
|
||||
margin-bottom: 10px;
|
||||
}
|
||||
.pixel {
|
||||
width: 40px;
|
||||
height: 40px;
|
||||
background-color: #eee;
|
||||
border-radius: 4px;
|
||||
cursor: pointer;
|
||||
transition: background-color 0.2s;
|
||||
}
|
||||
.pixel:hover { background-color: #d9d9d9; }
|
||||
.pixel.active { background-color: #333; }
|
||||
|
||||
@media (max-width: 720px) {
|
||||
.two-col {
|
||||
grid-template-columns: 1fr;
|
||||
}
|
||||
.network-viz {
|
||||
display: flex;
|
||||
flex-direction: column;
|
||||
align-items: center;
|
||||
gap: 8px;
|
||||
}
|
||||
.layer {
|
||||
width: 100%;
|
||||
padding: 5px;
|
||||
background: #fff;
|
||||
border: 1px solid #ebeef5;
|
||||
border-radius: 4px;
|
||||
text-align: center;
|
||||
}
|
||||
.layer-label { font-size: 11px; color: #909399; margin-bottom: 4px; }
|
||||
.nodes { display: flex; gap: 2px; justify-content: center; flex-wrap: wrap; width: 60px; margin: 0 auto; }
|
||||
.node.mini { width: 6px; height: 6px; border-radius: 50%; background: #ddd; }
|
||||
.node.mini.active { background: #333; }
|
||||
.arrow-down { font-size: 10px; color: #ccc; }
|
||||
|
||||
.col-title {
|
||||
font-weight: 900;
|
||||
color: var(--vp-c-text-1);
|
||||
margin-bottom: 0.35rem;
|
||||
.feature-detectors {
|
||||
display: flex;
|
||||
justify-content: space-around;
|
||||
font-size: 11px;
|
||||
}
|
||||
</style>
|
||||
.feature {
|
||||
display: flex;
|
||||
flex-direction: column;
|
||||
align-items: center;
|
||||
opacity: 0.3;
|
||||
transition: opacity 0.3s;
|
||||
}
|
||||
.feature.detected { opacity: 1; color: #409eff; font-weight: bold; }
|
||||
.f-icon { font-size: 14px; margin-bottom: 2px; }
|
||||
|
||||
.prediction-box { font-weight: bold; font-size: 13px; color: #303133; }
|
||||
.result-text { color: #67c23a; }
|
||||
|
||||
@media (max-width: 600px) {
|
||||
.game-area-grid { flex-direction: column; }
|
||||
}
|
||||
.flex { display: flex; }
|
||||
.justify-end { justify-content: flex-end; }
|
||||
.mt-2 { margin-top: 8px; }
|
||||
.mb-2 { margin-bottom: 8px; }
|
||||
</style>
|
||||
@@ -1,54 +1,65 @@
|
||||
<template>
|
||||
<div class="attention-mechanism-demo">
|
||||
<div class="demo-header">
|
||||
<h4>👁️ 注意力机制演示</h4>
|
||||
<p>点击词语，观察它如何"关注"句子中的其他词</p>
|
||||
</div>
|
||||
<el-card shadow="hover">
|
||||
<template #header>
|
||||
<div class="card-header">
|
||||
<h4>👁️ 注意力机制演示</h4>
|
||||
<p class="subtitle">点击词语，观察它如何"关注"句子中的其他词</p>
|
||||
</div>
|
||||
</template>
|
||||
|
||||
<div class="sentence-container">
|
||||
<div class="sentence">
|
||||
<span
|
||||
v-for="(word, index) in sentence"
|
||||
:key="index"
|
||||
:class="['word-token', { active: activeIndex === index, source: activeIndex === index }]"
|
||||
@click="selectWord(index)"
|
||||
>
|
||||
{{ word }}
|
||||
</span>
|
||||
</div>
|
||||
<div class="sentence-container">
|
||||
<div class="sentence">
|
||||
<el-tag
|
||||
v-for="(word, index) in sentence"
|
||||
:key="index"
|
||||
:type="activeIndex === index ? 'primary' : 'info'"
|
||||
:effect="activeIndex === index ? 'dark' : 'plain'"
|
||||
class="word-token"
|
||||
@click="selectWord(index)"
|
||||
>
|
||||
{{ word }}
|
||||
</el-tag>
|
||||
</div>
|
||||
|
||||
<div class="attention-heatmap">
|
||||
<transition-group name="fade">
|
||||
<div class="attention-bars" v-if="activeIndex !== null">
|
||||
<div
|
||||
v-for="(attention, index) in attentionWeights"
|
||||
:key="index"
|
||||
v-show="activeIndex !== null"
|
||||
:class="['attention-bar', { highlight: attention.weight > 0.5 }]"
|
||||
:style="{ width: (attention.weight * 100) + '%', opacity: activeIndex !== null ? 1 : 0 }"
|
||||
class="attention-item"
|
||||
>
|
||||
<span class="attention-label">{{ attention.word }}: {{ (attention.weight * 100).toFixed(0) }}%</span>
|
||||
<div class="word-label">{{ attention.word }}</div>
|
||||
<el-progress
|
||||
:percentage="Math.round(attention.weight * 100)"
|
||||
:status="attention.weight > 0.5 ? 'exception' : ''"
|
||||
:color="customColors"
|
||||
class="attention-progress"
|
||||
/>
|
||||
</div>
|
||||
</transition-group>
|
||||
</div>
|
||||
<el-empty
|
||||
v-else
|
||||
description="👆 点击句子中的任意词语开始"
|
||||
:image-size="60"
|
||||
/>
|
||||
</div>
|
||||
</div>
|
||||
|
||||
<div class="explanation-panel">
|
||||
<div v-if="activeIndex !== null" class="explanation-content">
|
||||
<h5>当前词: "{{ sentence[activeIndex] }}"</h5>
|
||||
<p><strong>注意力权重:</strong></p>
|
||||
<ul>
|
||||
<li v-for="(item, index) in attentionWeights" :key="index">
|
||||
"{{ item.word }}" - {{ (item.weight * 100).toFixed(0) }}% 的关注度
|
||||
</li>
|
||||
</ul>
|
||||
<p class="insight">
|
||||
💡 <strong>关键洞察:</strong> {{ getInsight(activeIndex) }}
|
||||
</p>
|
||||
</div>
|
||||
<div v-else class="placeholder">
|
||||
👆 点击句子中的任意词语开始
|
||||
</div>
|
||||
</div>
|
||||
<el-collapse-transition>
|
||||
<div v-if="activeIndex !== null" class="explanation-panel">
|
||||
<el-alert
|
||||
type="success"
|
||||
:closable="false"
|
||||
show-icon
|
||||
class="insight-alert"
|
||||
>
|
||||
<template #title>
|
||||
<span class="insight-title">关键洞察</span>
|
||||
</template>
|
||||
<p>{{ getInsight(activeIndex) }}</p>
|
||||
</el-alert>
|
||||
</div>
|
||||
</el-collapse-transition>
|
||||
</el-card>
|
||||
</div>
|
||||
</template>
|
||||
|
||||
@@ -58,15 +69,22 @@ import { ref, computed } from 'vue'
|
||||
const sentence = ref(['小明', '把', '苹果', '给了', '他', '的', '母亲'])
|
||||
const activeIndex = ref(null)
|
||||
|
||||
const customColors = [
|
||||
{ color: '#909399', percentage: 20 },
|
||||
{ color: '#e6a23c', percentage: 40 },
|
||||
{ color: '#f56c6c', percentage: 80 },
|
||||
{ color: '#67c23a', percentage: 100 }
|
||||
]
|
||||
|
||||
// 注意力权重矩阵（模拟）
|
||||
const attentionMatrix = {
|
||||
0: [0.15, 0.05, 0.60, 0.05, 0.05, 0.05, 0.05], // 小明 主要关注 苹果、他
|
||||
1: [0.10, 0.10, 0.40, 0.30, 0.05, 0.03, 0.02], // 把 主要关注 苹果、给了
|
||||
2: [0.50, 0.10, 0.15, 0.15, 0.05, 0.03, 0.02], // 苹果 主要关注 小明
|
||||
3: [0.10, 0.10, 0.35, 0.15, 0.20, 0.05, 0.05], // 给了 主要关注 苹果、他
|
||||
4: [0.65, 0.05, 0.10, 0.10, 0.05, 0.03, 0.02], // 他 主要关注 小明
|
||||
0: [0.15, 0.05, 0.6, 0.05, 0.05, 0.05, 0.05], // 小明 主要关注 苹果、他
|
||||
1: [0.1, 0.1, 0.4, 0.3, 0.05, 0.03, 0.02], // 把 主要关注 苹果、给了
|
||||
2: [0.5, 0.1, 0.15, 0.15, 0.05, 0.03, 0.02], // 苹果 主要关注 小明
|
||||
3: [0.1, 0.1, 0.35, 0.15, 0.2, 0.05, 0.05], // 给了 主要关注 苹果、他
|
||||
4: [0.65, 0.05, 0.1, 0.1, 0.05, 0.03, 0.02], // 他 主要关注 小明
|
||||
5: [0.08, 0.05, 0.07, 0.08, 0.62, 0.05, 0.05], // 的 主要关注 他
|
||||
6: [0.25, 0.10, 0.15, 0.15, 0.20, 0.10, 0.05] // 母亲 关注多个词
|
||||
6: [0.25, 0.1, 0.15, 0.15, 0.2, 0.1, 0.05] // 母亲 关注多个词
|
||||
}
|
||||
|
||||
const insights = {
|
||||
@@ -93,159 +111,79 @@ const selectWord = (index) => {
|
||||
}
|
||||
|
||||
const getInsight = (index) => {
|
||||
return insights[index] || '模型正在理解这个词的上下文关系。'
|
||||
return insights[index]
|
||||
}
|
||||
</script>
|
||||
|
||||
<style scoped>
|
||||
.attention-mechanism-demo {
|
||||
margin: 1rem 0;
|
||||
padding: 1.5rem;
|
||||
background: var(--vp-c-bg-soft);
|
||||
border: 1px solid var(--vp-c-divider);
|
||||
border-radius: 8px;
|
||||
color: var(--vp-c-text-1);
|
||||
margin: 20px 0;
|
||||
}
|
||||
|
||||
.demo-header {
|
||||
text-align: center;
|
||||
margin-bottom: 1.5rem;
|
||||
}
|
||||
|
||||
.demo-header h4 {
|
||||
margin: 0 0 0.5rem 0;
|
||||
color: var(--vp-c-text-1);
|
||||
font-size: 1.5rem;
|
||||
}
|
||||
|
||||
.demo-header p {
|
||||
.card-header h4 {
|
||||
margin: 0;
|
||||
color: var(--vp-c-text-2);
|
||||
font-size: 0.875rem;
|
||||
font-size: 16px;
|
||||
font-weight: 600;
|
||||
}
|
||||
|
||||
.sentence-container {
|
||||
background: var(--vp-c-bg);
|
||||
padding: 2rem;
|
||||
border-radius: 8px;
|
||||
border: 1px solid var(--vp-c-divider);
|
||||
margin-bottom: 1.5rem;
|
||||
.subtitle {
|
||||
font-size: 13px;
|
||||
color: var(--vp-c-text-2);
|
||||
margin: 4px 0 0;
|
||||
}
|
||||
|
||||
.sentence {
|
||||
display: flex;
|
||||
flex-wrap: wrap;
|
||||
gap: 0.5rem;
|
||||
gap: 8px;
|
||||
justify-content: center;
|
||||
margin-bottom: 2rem;
|
||||
margin-bottom: 24px;
|
||||
padding: 16px;
|
||||
background-color: var(--vp-c-bg-alt);
|
||||
border-radius: 8px;
|
||||
}
|
||||
|
||||
.word-token {
|
||||
padding: 0.5rem 1rem;
|
||||
background: var(--vp-c-bg-alt);
|
||||
border-radius: 6px;
|
||||
cursor: pointer;
|
||||
transition: all 0.3s ease;
|
||||
font-weight: 600;
|
||||
color: var(--vp-c-text-1);
|
||||
user-select: none;
|
||||
border: 1px solid var(--vp-c-divider);
|
||||
font-size: 16px;
|
||||
padding: 8px 16px;
|
||||
transition: all 0.2s;
|
||||
}
|
||||
|
||||
.word-token:hover {
|
||||
border-color: var(--vp-c-brand);
|
||||
transform: translateY(-2px);
|
||||
}
|
||||
|
||||
.word-token.active {
|
||||
background: var(--vp-c-brand);
|
||||
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|
||||
color: var(--vp-c-bg);
|
||||
.attention-bars {
|
||||
display: flex;
|
||||
flex-direction: column;
|
||||
gap: 12px;
|
||||
margin-bottom: 20px;
|
||||
}
|
||||
|
||||
.attention-heatmap {
|
||||
min-height: 150px;
|
||||
.attention-item {
|
||||
display: flex;
|
||||
align-items: center;
|
||||
gap: 12px;
|
||||
}
|
||||
|
||||
.attention-bar {
|
||||
margin-bottom: 0.75rem;
|
||||
padding: 0.5rem 1rem;
|
||||
background: rgba(var(--vp-c-brand-rgb), 0.2);
|
||||
border: 1px solid rgba(var(--vp-c-brand-rgb), 0.25);
|
||||
border-radius: 4px;
|
||||
color: var(--vp-c-text-1);
|
||||
font-size: 0.875rem;
|
||||
font-weight: 600;
|
||||
transition: all 0.5s ease;
|
||||
.word-label {
|
||||
width: 40px;
|
||||
text-align: right;
|
||||
font-weight: bold;
|
||||
font-size: 14px;
|
||||
}
|
||||
|
||||
.attention-bar.highlight {
|
||||
background: rgba(var(--vp-c-brand-rgb), 0.35);
|
||||
border-color: rgba(var(--vp-c-brand-rgb), 0.4);
|
||||
}
|
||||
|
||||
.attention-label {
|
||||
white-space: nowrap;
|
||||
.attention-progress {
|
||||
flex: 1;
|
||||
}
|
||||
|
||||
.explanation-panel {
|
||||
background: var(--vp-c-bg);
|
||||
padding: 1.5rem;
|
||||
border-radius: 8px;
|
||||
border: 1px solid var(--vp-c-divider);
|
||||
margin-top: 16px;
|
||||
}
|
||||
|
||||
.explanation-content h5 {
|
||||
margin: 0 0 1rem 0;
|
||||
color: var(--vp-c-text-1);
|
||||
font-size: 1.25rem;
|
||||
}
|
||||
|
||||
.explanation-content p {
|
||||
margin-bottom: 0.75rem;
|
||||
color: var(--vp-c-text-2);
|
||||
line-height: 1.6;
|
||||
}
|
||||
|
||||
.explanation-content ul {
|
||||
list-style: none;
|
||||
padding: 0;
|
||||
margin: 0 0 1rem 0;
|
||||
}
|
||||
|
||||
.explanation-content li {
|
||||
padding: 0.5rem;
|
||||
background: var(--vp-c-bg-soft);
|
||||
margin-bottom: 0.5rem;
|
||||
border-radius: 4px;
|
||||
border-left: 3px solid var(--vp-c-brand);
|
||||
font-size: 0.875rem;
|
||||
color: var(--vp-c-text-1);
|
||||
}
|
||||
|
||||
.insight {
|
||||
padding: 1rem;
|
||||
background: rgba(var(--vp-c-brand-rgb), 0.08);
|
||||
border: 1px solid rgba(var(--vp-c-brand-rgb), 0.15);
|
||||
border-radius: 6px;
|
||||
color: var(--vp-c-text-1);
|
||||
line-height: 1.6;
|
||||
}
|
||||
|
||||
.placeholder {
|
||||
text-align: center;
|
||||
padding: 2rem;
|
||||
color: var(--vp-c-text-2);
|
||||
font-size: 1.125rem;
|
||||
}
|
||||
|
||||
.fade-enter-active,
|
||||
.fade-leave-active {
|
||||
transition: all 0.5s ease;
|
||||
}
|
||||
|
||||
.fade-enter-from,
|
||||
.fade-leave-to {
|
||||
opacity: 0;
|
||||
transform: translateX(-20px);
|
||||
.insight-title {
|
||||
font-weight: bold;
|
||||
font-size: 14px;
|
||||
}
|
||||
</style>
|
||||
|
||||
@@ -1,151 +1,203 @@
|
||||
<template>
|
||||
<div class="backpropagation-demo">
|
||||
<div class="demo-header">
|
||||
<h4>🔄 反向传播演示</h4>
|
||||
<p>观察神经网络如何通过误差反向调整权重</p>
|
||||
</div>
|
||||
<el-card shadow="hover">
|
||||
<template #header>
|
||||
<div class="card-header">
|
||||
<h4>🔄 反向传播演示</h4>
|
||||
<p class="subtitle">观察神经网络如何通过误差反向调整权重</p>
|
||||
</div>
|
||||
</template>
|
||||
|
||||
<div class="demo-content">
|
||||
<div class="network-view">
|
||||
<svg class="network-svg" viewBox="0 0 600 300">
|
||||
<!-- Layers visualization -->
|
||||
<g v-for="(layer, lIndex) in 3" :key="lIndex">
|
||||
<text :x="100 + lIndex * 200" y="20" text-anchor="middle" class="layer-label">
|
||||
{{ lIndex === 0 ? '输入层' : lIndex === 1 ? '隐藏层' : '输出层' }}
|
||||
</text>
|
||||
<div class="demo-content">
|
||||
<div class="network-view">
|
||||
<svg class="network-svg" viewBox="0 0 600 300">
|
||||
<!-- Layers visualization -->
|
||||
<g v-for="(layer, lIndex) in 3" :key="lIndex">
|
||||
<text
|
||||
:x="100 + lIndex * 200"
|
||||
y="20"
|
||||
text-anchor="middle"
|
||||
class="layer-label"
|
||||
fill="currentColor"
|
||||
>
|
||||
{{
|
||||
lIndex === 0 ? '输入层' : lIndex === 1 ? '隐藏层' : '输出层'
|
||||
}}
|
||||
</text>
|
||||
|
||||
<circle
|
||||
v-for="n in 3"
|
||||
:key="`${lIndex}-${n}`"
|
||||
:cx="100 + lIndex * 200"
|
||||
:cy="60 + n * 70"
|
||||
:r="25"
|
||||
:class="['neuron', getNeuronClass(lIndex, n)]"
|
||||
<circle
|
||||
v-for="n in 3"
|
||||
:key="`${lIndex}-${n}`"
|
||||
:cx="100 + lIndex * 200"
|
||||
:cy="60 + n * 70"
|
||||
:r="25"
|
||||
:class="['neuron', getNeuronClass(lIndex, n)]"
|
||||
/>
|
||||
</g>
|
||||
|
||||
<!-- Connections with error flow -->
|
||||
<line
|
||||
v-for="conn in connections"
|
||||
:key="conn.id"
|
||||
:x1="conn.x1"
|
||||
:y1="conn.y1"
|
||||
:x2="conn.x2"
|
||||
:y2="conn.y2"
|
||||
:stroke="conn.color"
|
||||
:stroke-width="conn.width"
|
||||
:opacity="conn.opacity"
|
||||
class="connection"
|
||||
/>
|
||||
</g>
|
||||
</svg>
|
||||
</div>
|
||||
|
||||
<!-- Connections with error flow -->
|
||||
<line
|
||||
v-for="conn in connections"
|
||||
:key="conn.id"
|
||||
:x1="conn.x1"
|
||||
:y1="conn.y1"
|
||||
:x2="conn.x2"
|
||||
:y2="conn.y2"
|
||||
:stroke="conn.color"
|
||||
:stroke-width="conn.width"
|
||||
:opacity="conn.opacity"
|
||||
class="connection"
|
||||
<el-divider />
|
||||
|
||||
<div class="controls-panel">
|
||||
<el-steps :active="currentStep" align-center finish-status="success">
|
||||
<el-step
|
||||
v-for="(step, index) in steps"
|
||||
:key="index"
|
||||
:title="step"
|
||||
/>
|
||||
</el-steps>
|
||||
|
||||
<div class="error-display mt-4">
|
||||
<div class="flex justify-between mb-2">
|
||||
<span class="text-sm">误差 (Loss)</span>
|
||||
<span class="text-sm font-bold">{{ errorValue.toFixed(4) }}</span>
|
||||
</div>
|
||||
<el-progress
|
||||
:percentage="Math.round(errorValue * 100)"
|
||||
:color="customColors"
|
||||
:striped="currentStep === 2"
|
||||
:striped-flow="currentStep === 2"
|
||||
/>
|
||||
</div>
|
||||
|
||||
<el-alert
|
||||
:title="explanations[currentStep]"
|
||||
type="info"
|
||||
show-icon
|
||||
:closable="false"
|
||||
class="mt-4"
|
||||
/>
|
||||
</svg>
|
||||
</div>
|
||||
|
||||
<div class="controls-panel">
|
||||
<div class="step-indicator">
|
||||
<div
|
||||
v-for="(step, index) in steps"
|
||||
:key="index"
|
||||
:class="['step', { active: currentStep === index, completed: currentStep > index }]"
|
||||
>
|
||||
<div class="step-number">{{ index + 1 }}</div>
|
||||
<div class="step-label">{{ step }}</div>
|
||||
<div class="action-buttons mt-4 flex justify-center gap-4">
|
||||
<el-button @click="resetDemo" :disabled="currentStep === 0">
|
||||
重置
|
||||
</el-button>
|
||||
<el-button
|
||||
type="primary"
|
||||
@click="nextStep"
|
||||
:disabled="currentStep >= 4"
|
||||
>
|
||||
{{ currentStep < 4 ? '下一步' : '完成' }}
|
||||
</el-button>
|
||||
</div>
|
||||
</div>
|
||||
|
||||
<div class="error-display">
|
||||
<div class="error-value">
|
||||
误差: {{ errorValue.toFixed(4) }}
|
||||
</div>
|
||||
<div class="error-bar">
|
||||
<div class="error-fill" :style="{ width: (errorValue * 100) + '%' }"></div>
|
||||
</div>
|
||||
</div>
|
||||
|
||||
<button @click="nextStep" class="step-btn" :disabled="currentStep >= 4">
|
||||
{{ currentStep < 4 ? '下一步 ▶' : '完成 ✓' }}
|
||||
</button>
|
||||
|
||||
<button @click="resetDemo" class="reset-btn">
|
||||
🔄 重置演示
|
||||
</button>
|
||||
|
||||
<div class="explanation">
|
||||
<p><strong>当前步骤:</strong> {{ explanations[currentStep] }}</p>
|
||||
</div>
|
||||
</div>
|
||||
</div>
|
||||
</el-card>
|
||||
</div>
|
||||
</template>
|
||||
|
||||
<script setup>
|
||||
import { ref, computed } from 'vue'
|
||||
import { ref, computed, onMounted } from 'vue'
|
||||
|
||||
const currentStep = ref(0)
|
||||
const errorValue = ref(0.95)
|
||||
const steps = ['前向传播', '计算误差', '反向传播', '更新权重']
|
||||
const explanations = [
|
||||
'输入数据通过各层传递，得到预测输出',
|
||||
'对比预测值和真实值，计算误差',
|
||||
'将误差从输出层反向传递到各层',
|
||||
'根据误差梯度调整每个神经元的权重'
|
||||
'输入数据通过各层传递，得到预测输出。就像学生做完了一套试卷。',
|
||||
'对比预测值和真实值，计算误差。就像老师批改试卷，算出得了多少分（错得有多离谱）。',
|
||||
'将误差从输出层反向传递到各层。就像老师把错题反馈给学生，告诉他是哪一步思路错了。',
|
||||
'根据误差梯度调整每个神经元的权重。学生根据反馈修正自己的理解（权重），下次就能做对了。',
|
||||
'演示完成！通过不断重复这个过程，网络就学会了任务。'
|
||||
]
|
||||
|
||||
const customColors = [
|
||||
{ color: '#67c23a', percentage: 20 },
|
||||
{ color: '#e6a23c', percentage: 50 },
|
||||
{ color: '#f56c6c', percentage: 100 }
|
||||
]
|
||||
|
||||
const connections = ref([])
|
||||
|
||||
// 初始化连接
|
||||
// Generate initial connections
|
||||
const initConnections = () => {
|
||||
const conns = []
|
||||
for (let l = 0; l < 2; l++) {
|
||||
for (let i = 1; i <= 3; i++) {
|
||||
for (let j = 1; j <= 3; j++) {
|
||||
conns.push({
|
||||
id: `${l}-${i}-${j}`,
|
||||
x1: 100 + l * 200,
|
||||
y1: 60 + i * 70,
|
||||
x2: 100 + (l + 1) * 200,
|
||||
y2: 60 + j * 70,
|
||||
color: 'var(--vp-c-divider)',
|
||||
width: 1,
|
||||
opacity: 0.3,
|
||||
active: false
|
||||
})
|
||||
}
|
||||
// Input -> Hidden
|
||||
for (let i = 1; i <= 3; i++) {
|
||||
for (let j = 1; j <= 3; j++) {
|
||||
conns.push({
|
||||
id: `i${i}-h${j}`,
|
||||
x1: 100,
|
||||
y1: 60 + i * 70,
|
||||
x2: 300,
|
||||
y2: 60 + j * 70,
|
||||
width: 2,
|
||||
color: '#dcdfe6',
|
||||
opacity: 0.5
|
||||
})
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
// Hidden -> Output
|
||||
for (let i = 1; i <= 3; i++) {
|
||||
for (let j = 1; j <= 3; j++) {
|
||||
conns.push({
|
||||
id: `h${i}-o${j}`,
|
||||
x1: 300,
|
||||
y1: 60 + i * 70,
|
||||
x2: 500,
|
||||
y2: 60 + j * 70,
|
||||
width: 2,
|
||||
color: '#dcdfe6',
|
||||
opacity: 0.5
|
||||
})
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
connections.value = conns
|
||||
}
|
||||
|
||||
const getNeuronClass = (layer, neuron) => {
|
||||
if (currentStep.value === 0 && layer === 0) return 'active'
|
||||
if (currentStep.value === 1 && layer === 2) return 'error'
|
||||
if (currentStep.value >= 2) return 'updated'
|
||||
const getNeuronClass = (layerIndex, neuronIndex) => {
|
||||
if (currentStep.value === 0) return 'active' // Forward
|
||||
if (currentStep.value === 2) {
|
||||
// Backward
|
||||
if (layerIndex === 2) return 'error-source'
|
||||
if (layerIndex === 1) return 'error-passing'
|
||||
}
|
||||
if (currentStep.value === 3) return 'updating' // Update
|
||||
return ''
|
||||
}
|
||||
|
||||
const nextStep = () => {
|
||||
if (currentStep.value < 4) {
|
||||
currentStep.value++
|
||||
if (currentStep.value >= 4) return
|
||||
currentStep.value++
|
||||
|
||||
// 模拟误差减小
|
||||
if (currentStep.value === 2) {
|
||||
errorValue.value = 0.95
|
||||
} else if (currentStep.value === 3) {
|
||||
errorValue.value = 0.65
|
||||
} else if (currentStep.value === 4) {
|
||||
errorValue.value = 0.32
|
||||
}
|
||||
if (currentStep.value === 1) {
|
||||
// Calculate Error
|
||||
// Visual effect only
|
||||
} else if (currentStep.value === 2) {
|
||||
// Backprop: highlight connections red
|
||||
connections.value.forEach((c) => {
|
||||
c.color = '#f56c6c'
|
||||
c.width = 4
|
||||
c.opacity = 1
|
||||
})
|
||||
} else if (currentStep.value === 3) {
|
||||
// Update weights: error drops
|
||||
const reduceError = setInterval(() => {
|
||||
if (errorValue.value > 0.1) {
|
||||
errorValue.value -= 0.05
|
||||
} else {
|
||||
clearInterval(reduceError)
|
||||
}
|
||||
}, 50)
|
||||
|
||||
// 更新连接显示
|
||||
updateConnections()
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
|
||||
const updateConnections = () => {
|
||||
if (currentStep.value >= 2) {
|
||||
connections.value.forEach((conn) => {
|
||||
conn.color = 'var(--vp-c-brand)'
|
||||
conn.width = 2
|
||||
conn.opacity = 0.6
|
||||
connections.value.forEach((c) => {
|
||||
c.color = '#67c23a'
|
||||
c.width = 2
|
||||
c.opacity = 0.8
|
||||
})
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
@@ -156,228 +208,110 @@ const resetDemo = () => {
|
||||
initConnections()
|
||||
}
|
||||
|
||||
// 初始化
|
||||
initConnections()
|
||||
onMounted(() => {
|
||||
initConnections()
|
||||
})
|
||||
</script>
|
||||
|
||||
<style scoped>
|
||||
.backpropagation-demo {
|
||||
margin: 1rem 0;
|
||||
padding: 1.5rem;
|
||||
background: var(--vp-c-bg-soft);
|
||||
border: 1px solid var(--vp-c-divider);
|
||||
border-radius: 8px;
|
||||
color: var(--vp-c-text-1);
|
||||
margin: 20px 0;
|
||||
}
|
||||
|
||||
.demo-header {
|
||||
text-align: center;
|
||||
margin-bottom: 1.5rem;
|
||||
}
|
||||
|
||||
.demo-header h4 {
|
||||
margin: 0 0 0.5rem 0;
|
||||
color: var(--vp-c-text-1);
|
||||
font-size: 1.5rem;
|
||||
}
|
||||
|
||||
.demo-header p {
|
||||
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|
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margin: 0;
|
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color: var(--vp-c-text-2);
|
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|
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|
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|
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|
||||
|
||||
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|
||||
display: grid;
|
||||
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|
||||
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|
||||
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|
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font-size: 13px;
|
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|
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||||
}
|
||||
|
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|
||||
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|
||||
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|
||||
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|
||||
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|
||||
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|
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|
||||
padding: 10px;
|
||||
}
|
||||
|
||||
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|
||||
width: 100%;
|
||||
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|
||||
height: auto;
|
||||
}
|
||||
|
||||
.layer-label {
|
||||
font-size: 12px;
|
||||
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|
||||
font-size: 14px;
|
||||
font-weight: bold;
|
||||
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|
||||
}
|
||||
|
||||
.neuron {
|
||||
fill: var(--vp-c-bg-alt);
|
||||
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|
||||
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|
||||
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|
||||
stroke-width: 2;
|
||||
transition: all 0.5s ease;
|
||||
transition: all 0.5s;
|
||||
}
|
||||
|
||||
.neuron.active {
|
||||
fill: var(--vp-c-green-1, #22c55e);
|
||||
stroke: var(--vp-c-green-2, #16a34a);
|
||||
fill: var(--el-color-primary-light-9);
|
||||
stroke: var(--el-color-primary);
|
||||
}
|
||||
|
||||
.neuron.error {
|
||||
fill: var(--vp-c-red-1, #ef4444);
|
||||
stroke: var(--vp-c-red-2, #dc2626);
|
||||
.neuron.error-source {
|
||||
fill: var(--el-color-danger-light-9);
|
||||
stroke: var(--el-color-danger);
|
||||
filter: drop-shadow(0 0 5px var(--el-color-danger));
|
||||
}
|
||||
|
||||
.neuron.updated {
|
||||
fill: var(--vp-c-brand);
|
||||
stroke: var(--vp-c-brand);
|
||||
.neuron.error-passing {
|
||||
fill: var(--el-color-warning-light-9);
|
||||
stroke: var(--el-color-warning);
|
||||
}
|
||||
|
||||
.neuron.updating {
|
||||
fill: var(--el-color-success-light-9);
|
||||
stroke: var(--el-color-success);
|
||||
r: 28; /* Pulse effect */
|
||||
}
|
||||
|
||||
.connection {
|
||||
transition: all 0.5s ease;
|
||||
transition: all 0.5s;
|
||||
}
|
||||
|
||||
.controls-panel {
|
||||
background: var(--vp-c-bg);
|
||||
border: 1px solid var(--vp-c-divider);
|
||||
padding: 1.5rem;
|
||||
border-radius: 8px;
|
||||
.mt-4 {
|
||||
margin-top: 16px;
|
||||
}
|
||||
|
||||
.step-indicator {
|
||||
.mb-2 {
|
||||
margin-bottom: 8px;
|
||||
}
|
||||
|
||||
.flex {
|
||||
display: flex;
|
||||
}
|
||||
|
||||
.justify-between {
|
||||
justify-content: space-between;
|
||||
margin-bottom: 1.5rem;
|
||||
}
|
||||
|
||||
.step {
|
||||
flex: 1;
|
||||
text-align: center;
|
||||
position: relative;
|
||||
opacity: 0.4;
|
||||
transition: all 0.3s ease;
|
||||
}
|
||||
|
||||
.step.active,
|
||||
.step.completed {
|
||||
opacity: 1;
|
||||
}
|
||||
|
||||
.step-number {
|
||||
width: 36px;
|
||||
height: 36px;
|
||||
margin: 0 auto 0.5rem;
|
||||
background: var(--vp-c-bg-alt);
|
||||
border-radius: 50%;
|
||||
display: flex;
|
||||
align-items: center;
|
||||
.justify-center {
|
||||
justify-content: center;
|
||||
font-weight: 700;
|
||||
font-size: 0.875rem;
|
||||
color: var(--vp-c-text-2);
|
||||
transition: all 0.3s ease;
|
||||
}
|
||||
|
||||
.step.active .step-number {
|
||||
background: var(--vp-c-brand);
|
||||
color: var(--vp-c-bg);
|
||||
.gap-4 {
|
||||
gap: 16px;
|
||||
}
|
||||
|
||||
.step.completed .step-number {
|
||||
background: var(--vp-c-green-1, #22c55e);
|
||||
color: var(--vp-c-bg);
|
||||
.text-sm {
|
||||
font-size: 14px;
|
||||
}
|
||||
|
||||
.step-label {
|
||||
font-size: 0.75rem;
|
||||
color: var(--vp-c-text-2);
|
||||
}
|
||||
|
||||
.error-display {
|
||||
margin-bottom: 1.5rem;
|
||||
padding: 1rem;
|
||||
background: var(--vp-c-bg-soft);
|
||||
border: 1px solid var(--vp-c-divider);
|
||||
border-radius: 6px;
|
||||
}
|
||||
|
||||
.error-value {
|
||||
font-weight: 700;
|
||||
color: var(--vp-c-red-1, #ef4444);
|
||||
margin-bottom: 0.5rem;
|
||||
}
|
||||
|
||||
.error-bar {
|
||||
height: 8px;
|
||||
background: var(--vp-c-bg-alt);
|
||||
border-radius: 4px;
|
||||
overflow: hidden;
|
||||
}
|
||||
|
||||
.error-fill {
|
||||
height: 100%;
|
||||
background: var(--vp-c-red-1, #ef4444);
|
||||
transition: width 0.5s ease;
|
||||
}
|
||||
|
||||
.step-btn,
|
||||
.reset-btn {
|
||||
width: 100%;
|
||||
padding: 0.75rem;
|
||||
margin-bottom: 0.75rem;
|
||||
border: 1px solid var(--vp-c-divider);
|
||||
border-radius: 6px;
|
||||
font-weight: 600;
|
||||
cursor: pointer;
|
||||
transition: all 0.3s ease;
|
||||
}
|
||||
|
||||
.step-btn {
|
||||
background: var(--vp-c-brand);
|
||||
border-color: var(--vp-c-brand);
|
||||
color: var(--vp-c-bg);
|
||||
}
|
||||
|
||||
.step-btn:hover:not(:disabled) {
|
||||
opacity: 0.95;
|
||||
}
|
||||
|
||||
.step-btn:disabled {
|
||||
opacity: 0.6;
|
||||
cursor: not-allowed;
|
||||
}
|
||||
|
||||
.reset-btn {
|
||||
background: var(--vp-c-bg);
|
||||
color: var(--vp-c-text-1);
|
||||
}
|
||||
|
||||
.reset-btn:hover {
|
||||
border-color: var(--vp-c-brand);
|
||||
}
|
||||
|
||||
.explanation {
|
||||
padding: 1rem;
|
||||
background: rgba(var(--vp-c-brand-rgb), 0.08);
|
||||
border-left: 4px solid var(--vp-c-brand);
|
||||
border-radius: 4px;
|
||||
border: 1px solid rgba(var(--vp-c-brand-rgb), 0.15);
|
||||
}
|
||||
|
||||
.explanation p {
|
||||
margin: 0;
|
||||
font-size: 0.875rem;
|
||||
line-height: 1.6;
|
||||
color: var(--vp-c-text-2);
|
||||
}
|
||||
|
||||
.explanation strong {
|
||||
color: var(--vp-c-text-1);
|
||||
}
|
||||
|
||||
@media (max-width: 768px) {
|
||||
.demo-content {
|
||||
grid-template-columns: 1fr;
|
||||
}
|
||||
.font-bold {
|
||||
font-weight: bold;
|
||||
}
|
||||
</style>
|
||||
|
||||
+187
-690
@@ -1,159 +1,120 @@
|
||||
<template>
|
||||
<div class="combinatorial-explosion-demo">
|
||||
<div class="demo-container">
|
||||
<div class="controls-panel">
|
||||
<h4>🎯 组合爆炸模拟器</h4>
|
||||
<p class="subtitle">亲手体验"规则指数增长"的恐怖</p>
|
||||
|
||||
<div class="control-group">
|
||||
<label>
|
||||
<span class="label-icon">🎨</span>
|
||||
物体特征数量：{{ featureCount }}
|
||||
</label>
|
||||
<input
|
||||
v-model.number="featureCount"
|
||||
type="range"
|
||||
min="2"
|
||||
max="6"
|
||||
step="1"
|
||||
class="feature-slider"
|
||||
/>
|
||||
<div class="feature-preview">
|
||||
<span
|
||||
v-for="i in featureCount"
|
||||
:key="i"
|
||||
class="feature-tag"
|
||||
:style="{ background: getFeatureColor(i) }"
|
||||
>
|
||||
特征{{ i }}
|
||||
</span>
|
||||
</div>
|
||||
<el-card shadow="hover">
|
||||
<template #header>
|
||||
<div class="card-header">
|
||||
<h4>🎯 组合爆炸模拟器</h4>
|
||||
<p class="subtitle">亲手体验"规则指数增长"的恐怖</p>
|
||||
</div>
|
||||
</template>
|
||||
|
||||
<div class="control-group">
|
||||
<label>
|
||||
<span class="label-icon">🔢</span>
|
||||
每个特征的可能值：{{ valuesPerFeature }}
|
||||
</label>
|
||||
<input
|
||||
v-model.number="valuesPerFeature"
|
||||
type="range"
|
||||
min="2"
|
||||
max="4"
|
||||
step="1"
|
||||
class="value-slider"
|
||||
/>
|
||||
</div>
|
||||
|
||||
<div class="action-buttons">
|
||||
<button
|
||||
@click="addRule"
|
||||
class="add-rule-btn"
|
||||
:disabled="ruleCount >= maxRules"
|
||||
>
|
||||
✨ 添加规则 ({{ ruleCount }}/{{ maxRules }})
|
||||
</button>
|
||||
<button @click="resetRules" class="reset-btn">🔄 重置</button>
|
||||
</div>
|
||||
</div>
|
||||
|
||||
<div class="visualization-panel">
|
||||
<div class="counter-display">
|
||||
<div class="counter-label">需要的规则总数</div>
|
||||
<transition name="count-update" mode="out-in">
|
||||
<div :key="totalRules" class="counter-value">
|
||||
{{ formatNumber(totalRules) }}
|
||||
<div class="demo-content">
|
||||
<div class="controls-grid">
|
||||
<div class="control-item">
|
||||
<div class="label-row">
|
||||
<span class="label-icon">🎨</span>
|
||||
<span class="label-text">物体特征数量: {{ featureCount }}</span>
|
||||
</div>
|
||||
<el-slider
|
||||
v-model="featureCount"
|
||||
:min="2"
|
||||
:max="6"
|
||||
show-stops
|
||||
:marks="{ 2: '2', 4: '4', 6: '6' }"
|
||||
/>
|
||||
<div class="preview-tags">
|
||||
<el-tag
|
||||
v-for="i in featureCount"
|
||||
:key="i"
|
||||
size="small"
|
||||
:type="getFeatureTagType(i)"
|
||||
effect="plain"
|
||||
>
|
||||
特征{{ i }}
|
||||
</el-tag>
|
||||
</div>
|
||||
</transition>
|
||||
<div class="counter-formula">
|
||||
= {{ valuesPerFeature }}<sup>{{ featureCount }}</sup> =
|
||||
<span class="highlight">{{ totalRules }}</span>
|
||||
</div>
|
||||
<div class="complexity-badge" :class="getComplexityLevel(totalRules)">
|
||||
{{ getComplexityLabel(totalRules) }}
|
||||
|
||||
<div class="control-item">
|
||||
<div class="label-row">
|
||||
<span class="label-icon">🔢</span>
|
||||
<span class="label-text"
|
||||
>每个特征的可能值: {{ valuesPerFeature }}</span
|
||||
>
|
||||
</div>
|
||||
<el-slider
|
||||
v-model="valuesPerFeature"
|
||||
:min="2"
|
||||
:max="4"
|
||||
show-stops
|
||||
:marks="{ 2: '2', 3: '3', 4: '4' }"
|
||||
/>
|
||||
</div>
|
||||
</div>
|
||||
|
||||
<div class="rules-container">
|
||||
<transition-group name="rule-pop" tag="div" class="rules-grid">
|
||||
<div
|
||||
v-for="(rule, index) in displayedRules"
|
||||
:key="rule.id"
|
||||
class="rule-card"
|
||||
:style="{ borderColor: rule.color }"
|
||||
<el-divider />
|
||||
|
||||
<div class="visualization-panel">
|
||||
<div class="counter-display">
|
||||
<el-statistic
|
||||
title="需要的规则总数"
|
||||
:value="totalRules"
|
||||
value-style="font-weight: bold; color: var(--el-color-primary)"
|
||||
>
|
||||
<div class="rule-number">#{{ index + 1 }}</div>
|
||||
<div class="rule-content">
|
||||
<code>{{ rule.text }}</code>
|
||||
</div>
|
||||
<template #suffix>
|
||||
<span class="formula-suffix"
|
||||
>= {{ valuesPerFeature }}<sup>{{ featureCount }}</sup></span
|
||||
>
|
||||
</template>
|
||||
</el-statistic>
|
||||
<el-tag :type="complexityInfo.type" effect="dark" class="mt-2">
|
||||
{{ complexityInfo.label }}
|
||||
</el-tag>
|
||||
</div>
|
||||
|
||||
<div class="action-buttons mt-4">
|
||||
<el-button
|
||||
type="primary"
|
||||
@click="addRule"
|
||||
:disabled="ruleCount >= maxRules"
|
||||
>
|
||||
✨ 添加规则 ({{ ruleCount }}/{{ maxRules }})
|
||||
</el-button>
|
||||
<el-button @click="resetRules">🔄 重置</el-button>
|
||||
</div>
|
||||
|
||||
<div class="rules-container mt-4">
|
||||
<transition-group name="el-zoom-in-center" tag="div" class="rules-grid">
|
||||
<div
|
||||
class="rule-visual"
|
||||
:style="{ background: rule.gradient }"
|
||||
></div>
|
||||
</div>
|
||||
</transition-group>
|
||||
</div>
|
||||
v-for="(rule, index) in displayedRules"
|
||||
:key="rule.id"
|
||||
class="rule-card-mini"
|
||||
:style="{ borderColor: rule.color }"
|
||||
>
|
||||
<div class="rule-idx">#{{ index + 1 }}</div>
|
||||
<div class="rule-dots">
|
||||
<span
|
||||
v-for="d in 3"
|
||||
:key="d"
|
||||
class="dot"
|
||||
:style="{ backgroundColor: rule.color }"
|
||||
></span>
|
||||
</div>
|
||||
</div>
|
||||
</transition-group>
|
||||
</div>
|
||||
|
||||
<transition name="warning-fade">
|
||||
<div v-if="showWarning" class="warning-message">
|
||||
<div class="warning-icon">💥</div>
|
||||
<div class="warning-content">
|
||||
<h5>组合爆炸！</h5>
|
||||
<p>
|
||||
即使只有 <strong>{{ featureCount }}</strong> 个特征，每个特征
|
||||
<strong>{{ valuesPerFeature }}</strong> 种可能，也需要
|
||||
<strong>{{ formatNumber(totalRules) }}</strong> 条规则！
|
||||
</p>
|
||||
<p>
|
||||
这就是为什么<strong>基于规则的 AI</strong> 无法处理复杂现实——
|
||||
规则数量呈<strong>指数级增长</strong>，根本写不完！
|
||||
</p>
|
||||
</div>
|
||||
</div>
|
||||
</transition>
|
||||
</div>
|
||||
</div>
|
||||
|
||||
<div class="comparison-box">
|
||||
<h5>📊 对比：人类 vs 规则系统</h5>
|
||||
<div class="comparison-grid">
|
||||
<div class="comparison-item">
|
||||
<div class="comparison-icon">🧠</div>
|
||||
<div class="comparison-text">
|
||||
<strong>人类识别猫</strong>
|
||||
<p>看到 → 瞬间识别（无需列举规则）</p>
|
||||
</div>
|
||||
</div>
|
||||
<div class="comparison-arrow">→</div>
|
||||
<div class="comparison-item">
|
||||
<div class="comparison-icon">🤖</div>
|
||||
<div class="comparison-text">
|
||||
<strong>规则系统识别猫</strong>
|
||||
<p>需要 {{ formatNumber(totalRules) }} 条规则</p>
|
||||
</div>
|
||||
<el-alert
|
||||
v-if="showWarning"
|
||||
title="规则太多了！"
|
||||
description="这就是'组合爆炸'。仅仅增加一点点复杂度，规则数量就会爆炸式增长，人类根本写不完。"
|
||||
type="error"
|
||||
show-icon
|
||||
class="mt-4"
|
||||
/>
|
||||
</div>
|
||||
</div>
|
||||
</div>
|
||||
|
||||
<div class="insight-box">
|
||||
<h5>💡 关键洞察</h5>
|
||||
<p>
|
||||
<strong>符号主义 AI 的致命弱点</strong>：现实世界的特征组合是无限的。
|
||||
即使是简单的"识别猫"，也需要考虑：
|
||||
</p>
|
||||
<ul class="feature-list">
|
||||
<li>形状：圆脸、尖脸...</li>
|
||||
<li>耳朵：立耳、折耳...</li>
|
||||
<li>毛色：黑、白、橘、花纹...</li>
|
||||
<li>体型：胖、瘦、中等...</li>
|
||||
<li>姿态：站立、趴下、跳跃...</li>
|
||||
<li>...</li>
|
||||
</ul>
|
||||
<p class="conclusion">
|
||||
<strong>结论</strong
|
||||
>：规则永远写不完，这就是为什么我们需要<strong>机器学习</strong>！
|
||||
</p>
|
||||
</div>
|
||||
</el-card>
|
||||
</div>
|
||||
</template>
|
||||
|
||||
@@ -161,102 +122,44 @@
|
||||
import { ref, computed, watch } from 'vue'
|
||||
|
||||
const featureCount = ref(3)
|
||||
const valuesPerFeature = ref(3)
|
||||
const ruleCount = ref(0)
|
||||
const ruleIdCounter = ref(0)
|
||||
const valuesPerFeature = ref(2)
|
||||
const displayedRules = ref([])
|
||||
const maxRules = 20
|
||||
const maxRules = 20 // Visual limit
|
||||
|
||||
// Use theme colors (works for dark/light) instead of hardcoded hex.
|
||||
const featureColors = [
|
||||
'rgba(var(--vp-c-brand-rgb), 0.18)',
|
||||
'rgba(var(--vp-c-brand-rgb), 0.24)',
|
||||
'rgba(var(--vp-c-brand-rgb), 0.3)',
|
||||
'rgba(var(--vp-c-brand-rgb), 0.36)',
|
||||
'rgba(var(--vp-c-brand-rgb), 0.42)',
|
||||
'rgba(var(--vp-c-brand-rgb), 0.48)'
|
||||
]
|
||||
const totalRules = computed(() =>
|
||||
Math.pow(valuesPerFeature.value, featureCount.value)
|
||||
)
|
||||
const ruleCount = computed(() => displayedRules.value.length)
|
||||
const showWarning = computed(() => totalRules.value > 50)
|
||||
|
||||
const totalRules = computed(() => {
|
||||
return Math.pow(valuesPerFeature.value, featureCount.value)
|
||||
const complexityInfo = computed(() => {
|
||||
if (totalRules.value <= 10)
|
||||
return { label: '简单 (可人工处理)', type: 'success' }
|
||||
if (totalRules.value <= 50)
|
||||
return { label: '中等 (有点累了)', type: 'warning' }
|
||||
return { label: '极难 (组合爆炸!)', type: 'danger' }
|
||||
})
|
||||
|
||||
const showWarning = computed(() => {
|
||||
return ruleCount.value >= maxRules || totalRules.value > 50
|
||||
})
|
||||
|
||||
const getFeatureColor = (index) => {
|
||||
return featureColors[(index - 1) % featureColors.length]
|
||||
}
|
||||
|
||||
const features = computed(() => {
|
||||
const featureNames = ['形状', '颜色', '大小', '纹理', '尾巴', '耳朵']
|
||||
return featureNames.slice(0, featureCount.value)
|
||||
})
|
||||
|
||||
const valueOptions = computed(() => {
|
||||
const options = {
|
||||
2: ['小', '大'],
|
||||
3: ['小', '中', '大'],
|
||||
4: ['很小', '小', '大', '很大']
|
||||
}
|
||||
return options[valuesPerFeature.value] || options[3]
|
||||
})
|
||||
|
||||
const generateRuleText = () => {
|
||||
const conditions = features.value.map((feature, index) => {
|
||||
const value =
|
||||
valueOptions.value[Math.floor(Math.random() * valuesPerFeature.value)]
|
||||
return `${feature}=${value}`
|
||||
})
|
||||
return `IF ${conditions.join(' AND ')} THEN ...`
|
||||
}
|
||||
|
||||
const generateColor = () => {
|
||||
// Keep visuals subtle and theme-consistent; avoid heavy gradients.
|
||||
return 'rgba(var(--vp-c-brand-rgb), 0.12)'
|
||||
const getFeatureTagType = (i) => {
|
||||
const types = ['', 'success', 'warning', 'danger', 'info']
|
||||
return types[i % types.length]
|
||||
}
|
||||
|
||||
const addRule = () => {
|
||||
if (ruleCount.value < maxRules) {
|
||||
displayedRules.value.push({
|
||||
id: ruleIdCounter.value++,
|
||||
text: generateRuleText(),
|
||||
color: getFeatureColor(
|
||||
Math.floor(Math.random() * featureCount.value) + 1
|
||||
),
|
||||
gradient: generateColor()
|
||||
})
|
||||
ruleCount.value++
|
||||
}
|
||||
if (ruleCount.value >= maxRules) return
|
||||
|
||||
const colors = ['#409EFF', '#67C23A', '#E6A23C', '#F56C6C', '#909399']
|
||||
displayedRules.value.push({
|
||||
id: Date.now(),
|
||||
color: colors[Math.floor(Math.random() * colors.length)]
|
||||
})
|
||||
}
|
||||
|
||||
const resetRules = () => {
|
||||
displayedRules.value = []
|
||||
ruleCount.value = 0
|
||||
}
|
||||
|
||||
const formatNumber = (num) => {
|
||||
if (num >= 1000000) return (num / 1000000).toFixed(1) + 'M'
|
||||
if (num >= 1000) return (num / 1000).toFixed(1) + 'K'
|
||||
return num.toString()
|
||||
}
|
||||
|
||||
const getComplexityLevel = (num) => {
|
||||
if (num < 10) return 'low'
|
||||
if (num < 100) return 'medium'
|
||||
if (num < 1000) return 'high'
|
||||
return 'extreme'
|
||||
}
|
||||
|
||||
const getComplexityLabel = (num) => {
|
||||
if (num < 10) return '😊 简单'
|
||||
if (num < 100) return '😐 复杂'
|
||||
if (num < 1000) return '😰 非常复杂'
|
||||
return '😱 指数爆炸'
|
||||
}
|
||||
|
||||
// 重置规则当特征数变化时
|
||||
// Reset rules when parameters change
|
||||
watch([featureCount, valuesPerFeature], () => {
|
||||
resetRules()
|
||||
})
|
||||
@@ -264,508 +167,102 @@ watch([featureCount, valuesPerFeature], () => {
|
||||
|
||||
<style scoped>
|
||||
.combinatorial-explosion-demo {
|
||||
margin: 1rem 0;
|
||||
padding: 1.5rem;
|
||||
background: var(--vp-c-bg-soft);
|
||||
border: 1px solid var(--vp-c-divider);
|
||||
border-radius: 8px;
|
||||
color: var(--vp-c-text-1);
|
||||
margin: 20px 0;
|
||||
}
|
||||
|
||||
.demo-container {
|
||||
display: grid;
|
||||
grid-template-columns: 1fr 1.2fr;
|
||||
gap: 2rem;
|
||||
margin-bottom: 2rem;
|
||||
}
|
||||
|
||||
.controls-panel {
|
||||
background: var(--vp-c-bg);
|
||||
border-radius: 8px;
|
||||
padding: 1.5rem;
|
||||
color: var(--vp-c-text-1);
|
||||
border: 1px solid var(--vp-c-divider);
|
||||
}
|
||||
|
||||
.controls-panel h4 {
|
||||
margin: 0 0 0.5rem 0;
|
||||
color: var(--vp-c-text-1);
|
||||
font-size: 1.5rem;
|
||||
.card-header h4 {
|
||||
margin: 0;
|
||||
font-size: 16px;
|
||||
font-weight: 600;
|
||||
}
|
||||
|
||||
.subtitle {
|
||||
font-size: 13px;
|
||||
color: var(--vp-c-text-2);
|
||||
font-size: 0.875rem;
|
||||
margin-bottom: 1.5rem;
|
||||
margin: 4px 0 0;
|
||||
}
|
||||
|
||||
.control-group {
|
||||
margin-bottom: 1.5rem;
|
||||
.controls-grid {
|
||||
display: grid;
|
||||
grid-template-columns: 1fr 1fr;
|
||||
gap: 20px;
|
||||
}
|
||||
|
||||
.control-group label {
|
||||
@media (max-width: 640px) {
|
||||
.controls-grid {
|
||||
grid-template-columns: 1fr;
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
|
||||
.label-row {
|
||||
display: flex;
|
||||
align-items: center;
|
||||
gap: 0.5rem;
|
||||
font-weight: 600;
|
||||
margin-bottom: 0.75rem;
|
||||
color: var(--vp-c-text-1);
|
||||
gap: 8px;
|
||||
margin-bottom: 8px;
|
||||
font-weight: 500;
|
||||
}
|
||||
|
||||
.label-icon {
|
||||
font-size: 1.25rem;
|
||||
}
|
||||
|
||||
.feature-slider,
|
||||
.value-slider {
|
||||
width: 100%;
|
||||
height: 6px;
|
||||
border-radius: 3px;
|
||||
background: var(--vp-c-divider);
|
||||
outline: none;
|
||||
margin-bottom: 0.75rem;
|
||||
}
|
||||
|
||||
.feature-slider::-webkit-slider-thumb,
|
||||
.value-slider::-webkit-slider-thumb {
|
||||
appearance: none;
|
||||
width: 20px;
|
||||
height: 20px;
|
||||
border-radius: 50%;
|
||||
background: var(--vp-c-brand);
|
||||
cursor: pointer;
|
||||
border: 1px solid rgba(var(--vp-c-brand-rgb), 0.25);
|
||||
}
|
||||
|
||||
.feature-preview {
|
||||
.preview-tags {
|
||||
display: flex;
|
||||
gap: 4px;
|
||||
flex-wrap: wrap;
|
||||
gap: 0.5rem;
|
||||
}
|
||||
|
||||
.feature-tag {
|
||||
padding: 0.35rem 0.75rem;
|
||||
color: var(--vp-c-bg);
|
||||
border-radius: 20px;
|
||||
font-size: 0.75rem;
|
||||
font-weight: 600;
|
||||
background: var(--vp-c-brand);
|
||||
}
|
||||
|
||||
.action-buttons {
|
||||
display: flex;
|
||||
flex-direction: column;
|
||||
gap: 0.75rem;
|
||||
}
|
||||
|
||||
.add-rule-btn,
|
||||
.auto-btn,
|
||||
.reset-btn {
|
||||
width: 100%;
|
||||
padding: 0.875rem;
|
||||
border: 1px solid var(--vp-c-divider);
|
||||
border-radius: 8px;
|
||||
font-weight: 600;
|
||||
font-size: 1rem;
|
||||
cursor: pointer;
|
||||
transition: all 0.3s ease;
|
||||
}
|
||||
|
||||
.add-rule-btn {
|
||||
background: var(--vp-c-brand);
|
||||
border-color: var(--vp-c-brand);
|
||||
color: var(--vp-c-bg);
|
||||
}
|
||||
|
||||
.add-rule-btn:hover:not(:disabled) {
|
||||
opacity: 0.95;
|
||||
}
|
||||
|
||||
.add-rule-btn:disabled {
|
||||
opacity: 0.5;
|
||||
cursor: not-allowed;
|
||||
}
|
||||
|
||||
.auto-btn {
|
||||
background: var(--vp-c-bg);
|
||||
color: var(--vp-c-text-1);
|
||||
}
|
||||
|
||||
.auto-btn:hover:not(:disabled) {
|
||||
border-color: var(--vp-c-brand);
|
||||
}
|
||||
|
||||
.reset-btn {
|
||||
background: var(--vp-c-bg);
|
||||
color: var(--vp-c-text-2);
|
||||
}
|
||||
|
||||
.reset-btn:hover {
|
||||
border-color: var(--vp-c-brand);
|
||||
}
|
||||
|
||||
.visualization-panel {
|
||||
background: var(--vp-c-bg);
|
||||
border-radius: 8px;
|
||||
padding: 1.5rem;
|
||||
color: var(--vp-c-text-1);
|
||||
border: 1px solid var(--vp-c-divider);
|
||||
margin-top: 8px;
|
||||
}
|
||||
|
||||
.counter-display {
|
||||
text-align: center;
|
||||
padding: 2rem 1.5rem;
|
||||
background: rgba(var(--vp-c-brand-rgb), 0.08);
|
||||
border: 1px solid rgba(var(--vp-c-brand-rgb), 0.15);
|
||||
color: var(--vp-c-text-1);
|
||||
border-radius: 12px;
|
||||
margin-bottom: 1.5rem;
|
||||
position: relative;
|
||||
overflow: hidden;
|
||||
background-color: var(--vp-c-bg-alt);
|
||||
padding: 16px;
|
||||
border-radius: 8px;
|
||||
}
|
||||
|
||||
.counter-display::before {
|
||||
content: '';
|
||||
position: absolute;
|
||||
top: -50%;
|
||||
left: -50%;
|
||||
width: 200%;
|
||||
height: 200%;
|
||||
background: radial-gradient(
|
||||
circle,
|
||||
rgba(var(--vp-c-brand-rgb), 0.08) 0%,
|
||||
transparent 70%
|
||||
);
|
||||
animation: pulse 3s ease-in-out infinite;
|
||||
}
|
||||
|
||||
@keyframes pulse {
|
||||
0%,
|
||||
100% {
|
||||
transform: scale(1);
|
||||
opacity: 0.5;
|
||||
}
|
||||
50% {
|
||||
transform: scale(1.1);
|
||||
opacity: 0.8;
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
|
||||
.counter-label {
|
||||
font-size: 0.875rem;
|
||||
opacity: 0.9;
|
||||
margin-bottom: 0.5rem;
|
||||
text-transform: uppercase;
|
||||
letter-spacing: 0.05em;
|
||||
}
|
||||
|
||||
.counter-value {
|
||||
font-size: 3.5rem;
|
||||
font-weight: 800;
|
||||
line-height: 1;
|
||||
margin-bottom: 0.75rem;
|
||||
color: var(--vp-c-brand);
|
||||
}
|
||||
|
||||
.counter-formula {
|
||||
font-size: 1rem;
|
||||
margin-bottom: 1rem;
|
||||
font-family: var(--vp-font-family-mono);
|
||||
.formula-suffix {
|
||||
font-size: 0.6em;
|
||||
color: var(--vp-c-text-2);
|
||||
}
|
||||
|
||||
.counter-formula .highlight {
|
||||
color: var(--vp-c-brand);
|
||||
font-weight: 700;
|
||||
font-size: 1.2rem;
|
||||
}
|
||||
|
||||
.complexity-badge {
|
||||
display: inline-block;
|
||||
padding: 0.5rem 1.25rem;
|
||||
border-radius: 25px;
|
||||
font-weight: 700;
|
||||
font-size: 0.875rem;
|
||||
text-transform: uppercase;
|
||||
letter-spacing: 0.05em;
|
||||
background: var(--vp-c-bg);
|
||||
border: 1px solid var(--vp-c-divider);
|
||||
color: var(--vp-c-text-2);
|
||||
}
|
||||
|
||||
.complexity-badge.low {
|
||||
border-color: var(--vp-c-green-1, #22c55e);
|
||||
}
|
||||
|
||||
.complexity-badge.medium {
|
||||
border-color: var(--vp-c-yellow-1, #f59e0b);
|
||||
}
|
||||
|
||||
.complexity-badge.high {
|
||||
border-color: var(--vp-c-yellow-1, #f59e0b);
|
||||
}
|
||||
|
||||
.complexity-badge.extreme {
|
||||
border-color: var(--vp-c-red-1, #ef4444);
|
||||
animation: shake 0.5s ease-in-out;
|
||||
}
|
||||
|
||||
@keyframes shake {
|
||||
0%,
|
||||
100% {
|
||||
transform: translateX(0);
|
||||
}
|
||||
25% {
|
||||
transform: translateX(-5px);
|
||||
}
|
||||
75% {
|
||||
transform: translateX(5px);
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
|
||||
.rules-container {
|
||||
min-height: 300px;
|
||||
max-height: 400px;
|
||||
overflow-y: auto;
|
||||
padding: 0.5rem;
|
||||
margin-left: 8px;
|
||||
}
|
||||
|
||||
.rules-grid {
|
||||
display: grid;
|
||||
grid-template-columns: repeat(auto-fill, minmax(220px, 1fr));
|
||||
gap: 0.75rem;
|
||||
}
|
||||
|
||||
.rule-card {
|
||||
position: relative;
|
||||
padding: 0.75rem;
|
||||
background: var(--vp-c-bg);
|
||||
border-left: 4px solid var(--vp-c-brand);
|
||||
border-radius: 6px;
|
||||
border: 1px solid var(--vp-c-divider);
|
||||
overflow: hidden;
|
||||
}
|
||||
|
||||
.rule-number {
|
||||
font-size: 0.65rem;
|
||||
font-weight: 700;
|
||||
color: var(--vp-c-brand);
|
||||
margin-bottom: 0.35rem;
|
||||
text-transform: uppercase;
|
||||
}
|
||||
|
||||
.rule-content code {
|
||||
display: block;
|
||||
color: var(--vp-c-text-1);
|
||||
font-size: 0.7rem;
|
||||
line-height: 1.4;
|
||||
word-break: break-word;
|
||||
font-family: var(--vp-font-family-mono);
|
||||
background: var(--vp-c-bg-soft);
|
||||
border: 1px solid var(--vp-c-divider);
|
||||
padding: 0.35rem;
|
||||
border-radius: 3px;
|
||||
}
|
||||
|
||||
.rule-visual {
|
||||
position: absolute;
|
||||
top: 0;
|
||||
right: 0;
|
||||
width: 40px;
|
||||
height: 40px;
|
||||
opacity: 0.3;
|
||||
border-radius: 0 6px 0 6px;
|
||||
}
|
||||
|
||||
.warning-message {
|
||||
display: flex;
|
||||
gap: 1rem;
|
||||
margin-top: 1.5rem;
|
||||
padding: 1.25rem 1.5rem;
|
||||
background: var(--vp-c-bg);
|
||||
border: 1px solid var(--vp-c-divider);
|
||||
border-left: 4px solid var(--vp-c-yellow-1, #f59e0b);
|
||||
flex-wrap: wrap;
|
||||
gap: 8px;
|
||||
justify-content: center;
|
||||
min-height: 60px;
|
||||
}
|
||||
|
||||
.rule-card-mini {
|
||||
width: 50px;
|
||||
height: 50px;
|
||||
border: 2px solid;
|
||||
border-radius: 8px;
|
||||
color: var(--vp-c-text-1);
|
||||
}
|
||||
|
||||
.warning-icon {
|
||||
font-size: 2.5rem;
|
||||
flex-shrink: 0;
|
||||
animation: bounce 1s ease-in-out infinite;
|
||||
}
|
||||
|
||||
@keyframes bounce {
|
||||
0%,
|
||||
100% {
|
||||
transform: translateY(0);
|
||||
}
|
||||
50% {
|
||||
transform: translateY(-10px);
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
|
||||
.warning-content h5 {
|
||||
margin: 0 0 0.75rem 0;
|
||||
font-size: 1.25rem;
|
||||
}
|
||||
|
||||
.warning-content p {
|
||||
margin: 0 0 0.5rem 0;
|
||||
line-height: 1.6;
|
||||
}
|
||||
|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
||||
|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
||||
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|
||||
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|
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|
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|
||||
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
||||
|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
||||
|
||||
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|
||||
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|
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|
||||
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|
||||
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|
||||
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|
||||
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|
||||
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|
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|
||||
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|
||||
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|
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|
||||
}
|
||||
</style>
|
||||
|
||||
+197
-312
@@ -1,401 +1,286 @@
|
||||
<template>
|
||||
<div class="discriminative-vs-generative-demo">
|
||||
<div class="demo-header">
|
||||
<h4>🎯 判别式 vs 生成式 AI</h4>
|
||||
<p>理解两种不同的 AI 范式</p>
|
||||
</div>
|
||||
|
||||
<div class="comparison-container">
|
||||
<!-- Discriminative AI -->
|
||||
<div class="ai-panel discriminative" :class="{ active: mode === 'discriminative' }" @click="mode = 'discriminative'">
|
||||
<div class="panel-header">
|
||||
<div class="icon">🔍</div>
|
||||
<h5>判别式 AI</h5>
|
||||
<div class="tag">分类/识别</div>
|
||||
<el-card shadow="hover">
|
||||
<template #header>
|
||||
<div class="card-header">
|
||||
<h4>🎯 判别式 vs 生成式 AI</h4>
|
||||
<p class="subtitle">理解两种不同的 AI 范式</p>
|
||||
</div>
|
||||
</template>
|
||||
|
||||
<div class="panel-content">
|
||||
<div class="input-output">
|
||||
<div class="io-box input">
|
||||
<div class="io-label">输入</div>
|
||||
<div class="io-content">
|
||||
<img src="data:image/svg+xml,%3Csvg xmlns='http://www.w3.org/2000/svg' width='60' height='60' viewBox='0 0 60 60'%3E%3Crect width='60' height='60' fill='%2348bb78'/%3E%3Ctext x='30' y='35' text-anchor='middle' fill='white' font-size='12'%3E猫图%3C/text%3E%3C/svg%3E" alt="cat" />
|
||||
<div class="comparison-container">
|
||||
<el-row :gutter="20">
|
||||
<!-- Discriminative AI -->
|
||||
<el-col :xs="24" :sm="12">
|
||||
<el-card
|
||||
shadow="always"
|
||||
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|
||||
:class="{ active: mode === 'discriminative' }"
|
||||
@click="mode = 'discriminative'"
|
||||
>
|
||||
<div class="panel-header">
|
||||
<div class="icon">🔍</div>
|
||||
<h5>判别式 AI</h5>
|
||||
<el-tag size="small" type="success">分类/识别</el-tag>
|
||||
</div>
|
||||
</div>
|
||||
|
||||
<div class="arrow">↓</div>
|
||||
<div class="panel-content">
|
||||
<div class="input-output">
|
||||
<div class="io-box input">
|
||||
<div class="io-label">输入</div>
|
||||
<div class="io-content">
|
||||
<div class="svg-placeholder green">
|
||||
<span class="svg-text">猫图</span>
|
||||
</div>
|
||||
</div>
|
||||
</div>
|
||||
|
||||
<div class="io-box output">
|
||||
<div class="io-label">输出</div>
|
||||
<div class="io-content">
|
||||
<div class="result-tag">这是猫</div>
|
||||
<div class="probability">置信度: 98%</div>
|
||||
<div class="arrow">
|
||||
<el-icon><Bottom /></el-icon>
|
||||
</div>
|
||||
|
||||
<div class="io-box output">
|
||||
<div class="io-label">输出</div>
|
||||
<div class="io-content">
|
||||
<el-tag effect="dark" type="success">这是猫</el-tag>
|
||||
<div class="probability">置信度: 98%</div>
|
||||
</div>
|
||||
</div>
|
||||
</div>
|
||||
|
||||
<div class="examples">
|
||||
<h6>典型应用:</h6>
|
||||
<div class="example-tags">
|
||||
<el-tag
|
||||
size="small"
|
||||
effect="plain"
|
||||
v-for="tag in [
|
||||
'图像分类',
|
||||
'垃圾邮件过滤',
|
||||
'疾病诊断',
|
||||
'人脸识别'
|
||||
]"
|
||||
:key="tag"
|
||||
>{{ tag }}</el-tag
|
||||
>
|
||||
</div>
|
||||
</div>
|
||||
</div>
|
||||
</div>
|
||||
</div>
|
||||
</el-card>
|
||||
</el-col>
|
||||
|
||||
<div class="examples">
|
||||
<h6>典型应用:</h6>
|
||||
<div class="example-tags">
|
||||
<span class="tag">图像分类</span>
|
||||
<span class="tag">垃圾邮件过滤</span>
|
||||
<span class="tag">疾病诊断</span>
|
||||
<span class="tag">人脸识别</span>
|
||||
</div>
|
||||
</div>
|
||||
</div>
|
||||
<!-- Generative AI -->
|
||||
<el-col :xs="24" :sm="12">
|
||||
<el-card
|
||||
shadow="always"
|
||||
class="ai-panel generative"
|
||||
:class="{ active: mode === 'generative' }"
|
||||
@click="mode = 'generative'"
|
||||
>
|
||||
<div class="panel-header">
|
||||
<div class="icon">✨</div>
|
||||
<h5>生成式 AI</h5>
|
||||
<el-tag size="small" type="primary">创造/生成</el-tag>
|
||||
</div>
|
||||
|
||||
<div class="panel-content">
|
||||
<div class="input-output">
|
||||
<div class="io-box input">
|
||||
<div class="io-label">输入</div>
|
||||
<div class="io-content">
|
||||
<div class="prompt-text">"一只戴墨镜的猫"</div>
|
||||
</div>
|
||||
</div>
|
||||
|
||||
<div class="arrow">
|
||||
<el-icon><Bottom /></el-icon>
|
||||
</div>
|
||||
|
||||
<div class="io-box output">
|
||||
<div class="io-label">输出</div>
|
||||
<div class="io-content">
|
||||
<div class="svg-placeholder blue">
|
||||
<span class="svg-text">生成图像 ✓</span>
|
||||
</div>
|
||||
</div>
|
||||
</div>
|
||||
</div>
|
||||
|
||||
<div class="examples">
|
||||
<h6>典型应用:</h6>
|
||||
<div class="example-tags">
|
||||
<el-tag
|
||||
size="small"
|
||||
effect="plain"
|
||||
type="primary"
|
||||
v-for="tag in [
|
||||
'ChatGPT',
|
||||
'Midjourney',
|
||||
'代码生成',
|
||||
'音乐创作'
|
||||
]"
|
||||
:key="tag"
|
||||
>{{ tag }}</el-tag
|
||||
>
|
||||
</div>
|
||||
</div>
|
||||
</div>
|
||||
</el-card>
|
||||
</el-col>
|
||||
</el-row>
|
||||
</div>
|
||||
|
||||
<!-- Generative AI -->
|
||||
<div class="ai-panel generative" :class="{ active: mode === 'generative' }" @click="mode = 'generative'">
|
||||
<div class="panel-header">
|
||||
<div class="icon">✨</div>
|
||||
<h5>生成式 AI</h5>
|
||||
<div class="tag">创造/生成</div>
|
||||
</div>
|
||||
|
||||
<div class="panel-content">
|
||||
<div class="input-output">
|
||||
<div class="io-box input">
|
||||
<div class="io-label">输入</div>
|
||||
<div class="io-content">
|
||||
<div class="prompt-text">"一只戴墨镜的猫"</div>
|
||||
</div>
|
||||
</div>
|
||||
|
||||
<div class="arrow">↓</div>
|
||||
|
||||
<div class="io-box output">
|
||||
<div class="io-label">输出</div>
|
||||
<div class="io-content">
|
||||
<img src="data:image/svg+xml,%3Csvg xmlns='http://www.w3.org/2000/svg' width='80' height='60' viewBox='0 0 80 60'%3E%3Crect width='80' height='60' fill='%23667eea'/%3E%3Ccircle cx='30' cy='25' r='3' fill='black'/%3E%3Cline x1='27' y1='25' x2='33' y2='25' stroke='black' stroke-width='1'/%3E%3Cellipse cx='30' cy='30' rx='8' ry='6' fill='white'/%3E%3Ccircle cx='30' cy='28' r='2' fill='black'/%3E%3Cpath d='M 22 20 Q 30 15 38 20' stroke='orange' stroke-width='2' fill='none'/%3E%3Cpath d='M 38 35 Q 50 30 55 40' stroke='gray' stroke-width='3' fill='none'/%3E%3C/svg%3E" alt="generated cat" />
|
||||
<div class="generated-label">生成图像 ✓</div>
|
||||
</div>
|
||||
</div>
|
||||
</div>
|
||||
|
||||
<div class="examples">
|
||||
<h6>典型应用:</h6>
|
||||
<div class="example-tags">
|
||||
<span class="tag">ChatGPT</span>
|
||||
<span class="tag">Midjourney</span>
|
||||
<span class="tag">代码生成</span>
|
||||
<span class="tag">音乐创作</span>
|
||||
</div>
|
||||
</div>
|
||||
</div>
|
||||
</div>
|
||||
</div>
|
||||
|
||||
<div class="comparison-table">
|
||||
<h5>📊 核心差异对比</h5>
|
||||
<table>
|
||||
<thead>
|
||||
<tr>
|
||||
<th>维度</th>
|
||||
<th>判别式 AI</th>
|
||||
<th>生成式 AI</th>
|
||||
</tr>
|
||||
</thead>
|
||||
<tbody>
|
||||
<tr>
|
||||
<td><strong>目标</strong></td>
|
||||
<td>区分、分类、识别</td>
|
||||
<td>创造、生成新内容</td>
|
||||
</tr>
|
||||
<tr>
|
||||
<td><strong>输入</strong></td>
|
||||
<td>数据（图像、文本等）</td>
|
||||
<td>提示词、噪声、种子</td>
|
||||
</tr>
|
||||
<tr>
|
||||
<td><strong>输出</strong></td>
|
||||
<td>标签、类别、概率</td>
|
||||
<td>新的数据（文本、图像等）</td>
|
||||
</tr>
|
||||
<tr>
|
||||
<td><strong>学习方式</strong></td>
|
||||
<td>学习 P(标签|数据)</td>
|
||||
<td>学习 P(数据)</td>
|
||||
</tr>
|
||||
<tr>
|
||||
<td><strong>代表模型</strong></td>
|
||||
<td>ResNet, BERT(分类)</td>
|
||||
<td>GPT, DALL-E, Stable Diffusion</td>
|
||||
</tr>
|
||||
</tbody>
|
||||
</table>
|
||||
</div>
|
||||
|
||||
<div class="key-insight">
|
||||
<h5>💡 关键洞察</h5>
|
||||
<p>
|
||||
<strong>判别式 AI</strong>就像考试中的"选择题"——从给定选项中选出正确答案。<br>
|
||||
<strong>生成式 AI</strong>就像考试中的"简答题"——自己创造出全新的答案。
|
||||
</p>
|
||||
<p class="note">
|
||||
从 2020 年代开始，生成式 AI 迅速崛起，成为人工智能的主流方向。
|
||||
GPT、Midjourney 等模型展现出了惊人的创造力，开启了 AI 2.0 时代。
|
||||
</p>
|
||||
</div>
|
||||
</el-card>
|
||||
</div>
|
||||
</template>
|
||||
|
||||
<script setup>
|
||||
import { ref } from 'vue'
|
||||
import { Bottom } from '@element-plus/icons-vue'
|
||||
|
||||
const mode = ref('discriminative')
|
||||
</script>
|
||||
|
||||
<style scoped>
|
||||
.discriminative-vs-generative-demo {
|
||||
margin: 1rem 0;
|
||||
padding: 1.5rem;
|
||||
background: var(--vp-c-bg-soft);
|
||||
border: 1px solid var(--vp-c-divider);
|
||||
border-radius: 8px;
|
||||
color: var(--vp-c-text-1);
|
||||
margin: 20px 0;
|
||||
}
|
||||
|
||||
.demo-header {
|
||||
text-align: center;
|
||||
margin-bottom: 2rem;
|
||||
}
|
||||
|
||||
.demo-header h4 {
|
||||
margin: 0 0 0.5rem 0;
|
||||
color: var(--vp-c-text-1);
|
||||
font-size: 1.5rem;
|
||||
}
|
||||
|
||||
.demo-header p {
|
||||
.card-header h4 {
|
||||
margin: 0;
|
||||
font-size: 16px;
|
||||
font-weight: 600;
|
||||
}
|
||||
|
||||
.subtitle {
|
||||
font-size: 13px;
|
||||
color: var(--vp-c-text-2);
|
||||
font-size: 0.875rem;
|
||||
margin: 4px 0 0;
|
||||
}
|
||||
|
||||
.comparison-container {
|
||||
display: grid;
|
||||
grid-template-columns: 1fr 1fr;
|
||||
gap: 2rem;
|
||||
margin-bottom: 2rem;
|
||||
padding: 10px;
|
||||
}
|
||||
|
||||
.ai-panel {
|
||||
background: var(--vp-c-bg);
|
||||
border-radius: 8px;
|
||||
padding: 1.5rem;
|
||||
cursor: pointer;
|
||||
transition: all 0.3s ease;
|
||||
border: 1px solid var(--vp-c-divider);
|
||||
transition: all 0.3s;
|
||||
border: 2px solid transparent;
|
||||
height: 100%;
|
||||
}
|
||||
|
||||
.ai-panel:hover {
|
||||
border-color: rgba(var(--vp-c-brand-rgb), 0.35);
|
||||
transform: translateY(-2px);
|
||||
}
|
||||
|
||||
.ai-panel.active {
|
||||
border-color: var(--vp-c-brand);
|
||||
box-shadow: 0 0 0 3px rgba(var(--vp-c-brand-rgb), 0.12);
|
||||
}
|
||||
|
||||
.ai-panel.discriminative {
|
||||
--ev-panel-accent: var(--vp-c-green-1, #22c55e);
|
||||
}
|
||||
|
||||
.ai-panel.discriminative.active {
|
||||
border-color: var(--ev-panel-accent);
|
||||
}
|
||||
|
||||
.ai-panel.generative {
|
||||
--ev-panel-accent: var(--vp-c-brand);
|
||||
}
|
||||
|
||||
.ai-panel.generative.active {
|
||||
border-color: var(--ev-panel-accent);
|
||||
border-color: var(--el-color-primary);
|
||||
background-color: var(--el-color-primary-light-9);
|
||||
}
|
||||
|
||||
.panel-header {
|
||||
display: flex;
|
||||
align-items: center;
|
||||
gap: 0.75rem;
|
||||
margin-bottom: 1.5rem;
|
||||
padding-bottom: 1rem;
|
||||
border-bottom: 1px solid var(--vp-c-divider);
|
||||
gap: 10px;
|
||||
margin-bottom: 16px;
|
||||
}
|
||||
|
||||
.icon {
|
||||
font-size: 2rem;
|
||||
font-size: 24px;
|
||||
}
|
||||
|
||||
.panel-header h5 {
|
||||
margin: 0;
|
||||
flex: 1;
|
||||
font-size: 1.25rem;
|
||||
color: var(--vp-c-text-1);
|
||||
font-size: 16px;
|
||||
font-weight: 600;
|
||||
}
|
||||
|
||||
.tag {
|
||||
padding: 0.25rem 0.75rem;
|
||||
border-radius: 20px;
|
||||
font-size: 0.75rem;
|
||||
font-weight: 600;
|
||||
background: rgba(var(--vp-c-brand-rgb), 0.08);
|
||||
border: 1px solid var(--vp-c-divider);
|
||||
color: var(--vp-c-text-2);
|
||||
.panel-content {
|
||||
display: flex;
|
||||
flex-direction: column;
|
||||
gap: 20px;
|
||||
}
|
||||
|
||||
.input-output {
|
||||
margin-bottom: 1.5rem;
|
||||
display: flex;
|
||||
flex-direction: column;
|
||||
align-items: center;
|
||||
gap: 10px;
|
||||
background-color: var(--vp-c-bg);
|
||||
padding: 16px;
|
||||
border-radius: 8px;
|
||||
}
|
||||
|
||||
.io-box {
|
||||
margin-bottom: 1rem;
|
||||
width: 100%;
|
||||
display: flex;
|
||||
flex-direction: column;
|
||||
align-items: center;
|
||||
gap: 5px;
|
||||
}
|
||||
|
||||
.io-label {
|
||||
font-size: 0.75rem;
|
||||
font-weight: 600;
|
||||
font-size: 12px;
|
||||
color: var(--vp-c-text-2);
|
||||
margin-bottom: 0.5rem;
|
||||
text-transform: uppercase;
|
||||
letter-spacing: 0.05em;
|
||||
}
|
||||
|
||||
.io-content {
|
||||
padding: 1rem;
|
||||
background: var(--vp-c-bg-soft);
|
||||
border: 1px solid var(--vp-c-divider);
|
||||
border-radius: 6px;
|
||||
text-align: center;
|
||||
min-height: 80px;
|
||||
display: flex;
|
||||
flex-direction: column;
|
||||
align-items: center;
|
||||
gap: 5px;
|
||||
}
|
||||
|
||||
.svg-placeholder {
|
||||
width: 60px;
|
||||
height: 60px;
|
||||
display: flex;
|
||||
align-items: center;
|
||||
justify-content: center;
|
||||
flex-direction: column;
|
||||
gap: 0.5rem;
|
||||
border-radius: 4px;
|
||||
}
|
||||
|
||||
.io-content img {
|
||||
max-width: 100%;
|
||||
height: auto;
|
||||
.svg-placeholder.green {
|
||||
background-color: #48bb78;
|
||||
}
|
||||
|
||||
.svg-placeholder.blue {
|
||||
background-color: #667eea;
|
||||
}
|
||||
|
||||
.svg-text {
|
||||
color: white;
|
||||
font-size: 12px;
|
||||
font-weight: bold;
|
||||
}
|
||||
|
||||
.result-tag,
|
||||
.prompt-text {
|
||||
font-weight: 600;
|
||||
font-size: 1rem;
|
||||
color: var(--vp-c-text-1);
|
||||
}
|
||||
|
||||
.probability {
|
||||
font-size: 0.875rem;
|
||||
color: var(--vp-c-green-1, #22c55e);
|
||||
font-weight: 600;
|
||||
}
|
||||
|
||||
.generated-label {
|
||||
font-size: 0.75rem;
|
||||
color: var(--vp-c-brand);
|
||||
font-weight: 600;
|
||||
background-color: var(--vp-c-bg-alt);
|
||||
padding: 8px;
|
||||
border-radius: 4px;
|
||||
font-family: monospace;
|
||||
font-size: 12px;
|
||||
}
|
||||
|
||||
.arrow {
|
||||
text-align: center;
|
||||
font-size: 1.5rem;
|
||||
color: var(--vp-c-text-3);
|
||||
margin: 0.5rem 0;
|
||||
color: var(--vp-c-text-2);
|
||||
}
|
||||
|
||||
.probability {
|
||||
font-size: 12px;
|
||||
color: var(--vp-c-text-2);
|
||||
}
|
||||
|
||||
.examples h6 {
|
||||
margin: 0 0 0.75rem 0;
|
||||
font-size: 0.875rem;
|
||||
margin: 0 0 8px 0;
|
||||
font-size: 13px;
|
||||
color: var(--vp-c-text-2);
|
||||
}
|
||||
|
||||
.example-tags {
|
||||
display: flex;
|
||||
flex-wrap: wrap;
|
||||
gap: 0.5rem;
|
||||
}
|
||||
|
||||
.example-tags .tag {
|
||||
padding: 0.25rem 0.75rem;
|
||||
background: var(--vp-c-bg-alt);
|
||||
border: 1px solid var(--vp-c-divider);
|
||||
border-radius: 15px;
|
||||
font-size: 0.75rem;
|
||||
font-weight: 600;
|
||||
}
|
||||
|
||||
.comparison-table {
|
||||
background: var(--vp-c-bg);
|
||||
padding: 1.5rem;
|
||||
border-radius: 8px;
|
||||
border: 1px solid var(--vp-c-divider);
|
||||
margin-bottom: 1.5rem;
|
||||
}
|
||||
|
||||
.comparison-table h5 {
|
||||
margin: 0 0 1rem 0;
|
||||
color: var(--vp-c-text-1);
|
||||
}
|
||||
|
||||
table {
|
||||
width: 100%;
|
||||
border-collapse: collapse;
|
||||
}
|
||||
|
||||
thead th {
|
||||
text-align: left;
|
||||
padding: 0.75rem;
|
||||
background: var(--vp-c-bg-alt);
|
||||
color: var(--vp-c-text-1);
|
||||
font-weight: 600;
|
||||
border-bottom: 1px solid var(--vp-c-divider);
|
||||
}
|
||||
|
||||
tbody td {
|
||||
padding: 0.75rem;
|
||||
border-bottom: 1px solid var(--vp-c-divider);
|
||||
color: var(--vp-c-text-2);
|
||||
line-height: 1.6;
|
||||
}
|
||||
|
||||
tbody tr:last-child td {
|
||||
border-bottom: none;
|
||||
}
|
||||
|
||||
.key-insight {
|
||||
background: rgba(var(--vp-c-brand-rgb), 0.08);
|
||||
border: 1px solid rgba(var(--vp-c-brand-rgb), 0.15);
|
||||
padding: 1.5rem;
|
||||
border-radius: 8px;
|
||||
color: var(--vp-c-text-1);
|
||||
}
|
||||
|
||||
.key-insight h5 {
|
||||
margin: 0 0 1rem 0;
|
||||
color: var(--vp-c-text-1);
|
||||
}
|
||||
|
||||
.key-insight p {
|
||||
margin: 0 0 1rem 0;
|
||||
line-height: 1.8;
|
||||
}
|
||||
|
||||
.key-insight .note {
|
||||
font-size: 0.875rem;
|
||||
color: var(--vp-c-text-2);
|
||||
padding: 0.75rem;
|
||||
background: var(--vp-c-bg);
|
||||
border: 1px solid var(--vp-c-divider);
|
||||
border-radius: 4px;
|
||||
}
|
||||
|
||||
@media (max-width: 768px) {
|
||||
.comparison-container {
|
||||
grid-template-columns: 1fr;
|
||||
}
|
||||
gap: 8px;
|
||||
}
|
||||
</style>
|
||||
|
||||
@@ -1,468 +1,278 @@
|
||||
<template>
|
||||
<div class="gpt-evolution-demo">
|
||||
<div class="demo-header">
|
||||
<h4>🚀 GPT 进化历程</h4>
|
||||
<p>从 GPT-1 到 GPT-4 的演进之路</p>
|
||||
</div>
|
||||
|
||||
<div class="timeline-container">
|
||||
<div class="timeline-track"></div>
|
||||
|
||||
<div
|
||||
v-for="(model, index) in gptModels"
|
||||
:key="index"
|
||||
class="timeline-item"
|
||||
:class="{ active: activeModel === index }"
|
||||
@click="selectModel(index)"
|
||||
>
|
||||
<div class="timeline-marker">
|
||||
<div class="marker-dot"></div>
|
||||
<el-card shadow="hover" class="main-card">
|
||||
<template #header>
|
||||
<div class="card-header">
|
||||
<span class="title">🚀 GPT 进化历程</span>
|
||||
<span class="subtitle">从 GPT-1 到 GPT-4 的演进之路</span>
|
||||
</div>
|
||||
<div class="timeline-content">
|
||||
<div class="model-year">{{ model.year }}</div>
|
||||
<div class="model-name">{{ model.name }}</div>
|
||||
<div class="model-stats">
|
||||
<span class="stat">📊 {{ model.parameters }}</span>
|
||||
<span class="stat">🎯 {{ model.context }}</span>
|
||||
</template>
|
||||
|
||||
<div class="demo-content">
|
||||
<!-- Replace Vertical Timeline with Horizontal Tabs -->
|
||||
<el-tabs v-model="activeModelName" type="card" class="evolution-tabs" @tab-click="handleTabClick">
|
||||
<el-tab-pane
|
||||
v-for="(model, index) in gptModels"
|
||||
:key="index"
|
||||
:label="model.name"
|
||||
:name="model.name"
|
||||
>
|
||||
<div class="model-view">
|
||||
<div class="model-info-header">
|
||||
<el-tag effect="dark" size="large">{{ model.year }}</el-tag>
|
||||
<div class="model-stats">
|
||||
<div class="stat-item">
|
||||
<span class="label">参数量</span>
|
||||
<span class="value">{{ model.parameters }}</span>
|
||||
</div>
|
||||
<div class="stat-item">
|
||||
<span class="label">上下文</span>
|
||||
<span class="value">{{ model.context }}</span>
|
||||
</div>
|
||||
</div>
|
||||
</div>
|
||||
|
||||
<div class="model-description">
|
||||
<p>{{ model.description }}</p>
|
||||
</div>
|
||||
|
||||
<div class="model-milestones">
|
||||
<span class="section-label">🎯 关键能力:</span>
|
||||
<div class="tags-container">
|
||||
<el-tag
|
||||
v-for="(milestone, i) in model.milestones"
|
||||
:key="i"
|
||||
size="small"
|
||||
class="milestone-tag"
|
||||
>
|
||||
{{ milestone }}
|
||||
</el-tag>
|
||||
</div>
|
||||
</div>
|
||||
</div>
|
||||
</el-tab-pane>
|
||||
</el-tabs>
|
||||
|
||||
<el-divider class="compact-divider">进化趋势</el-divider>
|
||||
|
||||
<div class="evolution-insight">
|
||||
<div class="insight-row">
|
||||
<div class="insight-item">
|
||||
<el-icon><TrendCharts /></el-icon>
|
||||
<div class="insight-text">
|
||||
<span class="label">参数量增长</span>
|
||||
<span class="value">10000倍+</span>
|
||||
</div>
|
||||
</div>
|
||||
<div class="insight-item">
|
||||
<el-icon><ChatDotSquare /></el-icon>
|
||||
<div class="insight-text">
|
||||
<span class="label">对话能力</span>
|
||||
<span class="value">单轮 → 多轮</span>
|
||||
</div>
|
||||
</div>
|
||||
<div class="insight-item">
|
||||
<el-icon><Cpu /></el-icon>
|
||||
<div class="insight-text">
|
||||
<span class="label">逻辑推理</span>
|
||||
<span class="value">弱 → 强</span>
|
||||
</div>
|
||||
</div>
|
||||
</div>
|
||||
</div>
|
||||
</div>
|
||||
</div>
|
||||
|
||||
<transition name="fade-slide">
|
||||
<div v-if="activeModel !== null" class="model-details">
|
||||
<div class="details-header">
|
||||
<h5>{{ gptModels[activeModel].name }}</h5>
|
||||
<span class="year-badge">{{ gptModels[activeModel].year }}</span>
|
||||
</div>
|
||||
|
||||
<div class="details-grid">
|
||||
<div class="detail-card">
|
||||
<div class="card-label">参数量</div>
|
||||
<div class="card-value">{{ gptModels[activeModel].parameters }}</div>
|
||||
<div class="card-note">{{ gptModels[activeModel].paramDetail }}</div>
|
||||
</div>
|
||||
|
||||
<div class="detail-card">
|
||||
<div class="card-label">上下文窗口</div>
|
||||
<div class="card-value">{{ gptModels[activeModel].context }}</div>
|
||||
<div class="card-note">{{ gptModels[activeModel].contextDetail }}</div>
|
||||
</div>
|
||||
|
||||
<div class="detail-card">
|
||||
<div class="card-label">主要能力</div>
|
||||
<div class="card-value">{{ gptModels[activeModel].capability }}</div>
|
||||
</div>
|
||||
</div>
|
||||
|
||||
<div class="model-description">
|
||||
<h6>📝 模型简介</h6>
|
||||
<p>{{ gptModels[activeModel].description }}</p>
|
||||
</div>
|
||||
|
||||
<div class="model-milestones">
|
||||
<h6>🎯 关键里程碑</h6>
|
||||
<ul>
|
||||
<li v-for="(milestone, i) in gptModels[activeModel].milestones" :key="i">
|
||||
{{ milestone }}
|
||||
</li>
|
||||
</ul>
|
||||
</div>
|
||||
</div>
|
||||
</transition>
|
||||
|
||||
<div class="evolution-insight">
|
||||
<h5>💡 进化趋势</h5>
|
||||
<div class="trend-grid">
|
||||
<div class="trend-item">
|
||||
<div class="trend-icon">📈</div>
|
||||
<div class="trend-text">参数量从 1.17 亿增长到万亿级别</div>
|
||||
</div>
|
||||
<div class="trend-item">
|
||||
<div class="trend-icon">🧠</div>
|
||||
<div class="trend-text">从文本生成到多模态（图像、音频、视频）</div>
|
||||
</div>
|
||||
<div class="trend-item">
|
||||
<div class="trend-icon">🎯</div>
|
||||
<div class="trend-text">上下文窗口从 512 tokens 扩展到 128k+</div>
|
||||
</div>
|
||||
<div class="trend-item">
|
||||
<div class="trend-icon">🌐</div>
|
||||
<div class="trend-text">从单语言到多语言，从通用到专业领域</div>
|
||||
</div>
|
||||
</div>
|
||||
</div>
|
||||
</el-card>
|
||||
</div>
|
||||
</template>
|
||||
|
||||
<script setup>
|
||||
import { ref } from 'vue'
|
||||
import { TrendCharts, ChatDotSquare, Cpu } from '@element-plus/icons-vue'
|
||||
|
||||
const activeModel = ref(0)
|
||||
const activeModelName = ref('GPT-1')
|
||||
|
||||
const gptModels = ref([
|
||||
const gptModels = [
|
||||
{
|
||||
name: 'GPT-1',
|
||||
year: '2018',
|
||||
parameters: '1.17 亿',
|
||||
paramDetail: '117M',
|
||||
paramDetail: '117 Million',
|
||||
context: '512 tokens',
|
||||
contextDetail: '约 384 英文单词',
|
||||
capability: '文本生成',
|
||||
description: 'OpenAI 发布的首个 GPT 模型，证明了生成式预训练的可行性。它采用"预训练 + 微调"范式，在无标注文本上学习语言模式。',
|
||||
milestones: [
|
||||
'首次验证 Transformer 架构在语言模型中的有效性',
|
||||
'引入生成式预训练方法',
|
||||
'为后续 GPT 系列奠定基础'
|
||||
]
|
||||
contextDetail: '约 1 页文本',
|
||||
capability: '无监督预训练',
|
||||
description: '开创性地使用了 Transformer 解码器进行预训练，证明了无监督学习在 NLP 中的潜力。',
|
||||
milestones: ['预训练+微调范式', 'BookCorpus 数据集', '单向 Transformer']
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
name: 'GPT-2',
|
||||
year: '2019',
|
||||
parameters: '15 亿',
|
||||
paramDetail: '1.5B',
|
||||
paramDetail: '1.5 Billion',
|
||||
context: '1024 tokens',
|
||||
contextDetail: '约 768 英文单词',
|
||||
capability: '高质量文本生成',
|
||||
description: 'GPT-2 的规模扩大了 13 倍，能够生成连贯、高质量的文本。由于担心滥用，OpenAI 最初只发布了缩小版本，引发广泛争议。',
|
||||
milestones: [
|
||||
'参数量突破 10 亿级别',
|
||||
'展现出惊人的零样本学习能力',
|
||||
"引发 AI 安全和滥用的讨论",
|
||||
'最终完整版本于 2019 年 11 月发布'
|
||||
]
|
||||
contextDetail: '约 2 页文本',
|
||||
capability: '零样本任务',
|
||||
description: '参数量扩大 10 倍，展示了惊人的零样本（Zero-shot）能力，能生成连贯的文本。',
|
||||
milestones: ['WebText 数据集', 'Zero-shot Learning', '生成长文本']
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
name: 'GPT-3',
|
||||
year: '2020',
|
||||
parameters: '1750 亿',
|
||||
paramDetail: '175B',
|
||||
paramDetail: '175 Billion',
|
||||
context: '2048 tokens',
|
||||
contextDetail: '约 1536 英文单词',
|
||||
capability: '少样本学习',
|
||||
description: 'GPT-3 是当时规模最大的语言模型，展现出强大的少样本和零样本学习能力。它证明了"规模就是一切"的假设，只需通过提示词就能完成各种任务。',
|
||||
milestones: [
|
||||
'参数量达到 1750 亿，比 GPT-2 增长 116 倍',
|
||||
'少样本学习能力震惊学术界',
|
||||
'催生了大量基于 API 的应用',
|
||||
'OpenAI 开始提供商业 API 服务'
|
||||
]
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
name: 'GPT-3.5',
|
||||
year: '2022',
|
||||
parameters: '未知',
|
||||
paramDetail: '估计 2000 亿+',
|
||||
context: '4096 tokens',
|
||||
contextDetail: '约 3072 英文单词',
|
||||
capability: '对话系统',
|
||||
description: 'GPT-3.5 在 GPT-3 基础上引入了对话训练和强化学习（RLHF），成为 ChatGPT 的基础模型。它能够进行自然、连贯的多轮对话，是 AI 历史上的重要里程碑。',
|
||||
milestones: [
|
||||
'引入人类反馈强化学习（RLHF）',
|
||||
'ChatGPT 发布，5 天用户破百万',
|
||||
'2 个月月活破亿，创历史记录',
|
||||
'掀起全球 AI 热潮'
|
||||
]
|
||||
contextDetail: '约 4 页文本',
|
||||
capability: '上下文学习 (ICL)',
|
||||
description: '参数量爆炸式增长，涌现出上下文学习能力（In-Context Learning），无需微调即可完成任务。',
|
||||
milestones: ['Few-shot Learning', 'Common Crawl', '能力涌现']
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
name: 'GPT-4',
|
||||
year: '2023',
|
||||
parameters: '未知',
|
||||
paramDetail: '估计 1.8 万亿',
|
||||
context: '8192-32768 tokens',
|
||||
contextDetail: '最多 50 页文档',
|
||||
capability: '多模态智能',
|
||||
description: 'GPT-4 是一个多模态大模型，能够处理文本、图像等多种输入。它在各项基准测试中接近人类水平，并在复杂推理、数学、编程等任务上表现出色。',
|
||||
milestones: [
|
||||
'首个大规模多模态模型',
|
||||
'在律师考试、奥数等高难度测试中表现出色',
|
||||
'支持更长上下文（最多 32k tokens）',
|
||||
'推出 GPT-4 Turbo，速度更快、价格更低'
|
||||
]
|
||||
parameters: '1.8 万亿 (推测)',
|
||||
paramDetail: '1.8 Trillion (Est.)',
|
||||
context: '128k tokens',
|
||||
contextDetail: '约 300 页书',
|
||||
capability: '多模态 & 推理',
|
||||
description: '引入多模态能力（识图），逻辑推理和代码能力大幅提升，支持超长上下文。',
|
||||
milestones: ['多模态输入', 'MoE 架构', 'RLHF 对齐', '考试高手']
|
||||
}
|
||||
])
|
||||
]
|
||||
|
||||
const selectModel = (index) => {
|
||||
activeModel.value = index
|
||||
const handleTabClick = (tab) => {
|
||||
// activeModelName updated automatically
|
||||
}
|
||||
</script>
|
||||
|
||||
<style scoped>
|
||||
.gpt-evolution-demo {
|
||||
margin: 1rem 0;
|
||||
padding: 1.5rem;
|
||||
background: var(--vp-c-bg-soft);
|
||||
border: 1px solid var(--vp-c-divider);
|
||||
margin: 10px 0;
|
||||
}
|
||||
|
||||
.main-card {
|
||||
border-radius: 8px;
|
||||
color: var(--vp-c-text-1);
|
||||
}
|
||||
|
||||
.demo-header {
|
||||
text-align: center;
|
||||
margin-bottom: 2rem;
|
||||
}
|
||||
|
||||
.demo-header h4 {
|
||||
margin: 0 0 0.5rem 0;
|
||||
font-size: 1.5rem;
|
||||
}
|
||||
|
||||
.demo-header p {
|
||||
margin: 0;
|
||||
color: var(--vp-c-text-2);
|
||||
font-size: 0.875rem;
|
||||
}
|
||||
|
||||
.timeline-container {
|
||||
position: relative;
|
||||
padding: 1rem 0;
|
||||
margin-bottom: 2rem;
|
||||
}
|
||||
|
||||
.timeline-track {
|
||||
position: absolute;
|
||||
left: 20px;
|
||||
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|
||||
bottom: 0;
|
||||
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|
||||
background: var(--vp-c-divider);
|
||||
border-radius: 2px;
|
||||
}
|
||||
|
||||
.timeline-item {
|
||||
position: relative;
|
||||
.card-header {
|
||||
display: flex;
|
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|
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cursor: pointer;
|
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|
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|
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align-items: center;
|
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}
|
||||
|
||||
.timeline-item:hover {
|
||||
opacity: 0.9;
|
||||
.title {
|
||||
font-weight: bold;
|
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|
||||
}
|
||||
|
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|
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|
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|
||||
.subtitle {
|
||||
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|
||||
color: #909399;
|
||||
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|
||||
|
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.timeline-marker {
|
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width: 44px;
|
||||
flex-shrink: 0;
|
||||
/* Compact Tabs */
|
||||
.evolution-tabs :deep(.el-tabs__header) {
|
||||
margin-bottom: 15px;
|
||||
}
|
||||
|
||||
.model-view {
|
||||
padding: 0 10px;
|
||||
}
|
||||
|
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.model-info-header {
|
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display: flex;
|
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align-items: center;
|
||||
justify-content: center;
|
||||
z-index: 1;
|
||||
}
|
||||
|
||||
.marker-dot {
|
||||
width: 16px;
|
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height: 16px;
|
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background: var(--vp-c-bg);
|
||||
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|
||||
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|
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transition: all 0.3s ease;
|
||||
}
|
||||
|
||||
.timeline-content {
|
||||
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|
||||
padding: 1rem 1.5rem;
|
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|
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|
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border: 1px solid var(--vp-c-divider);
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flex: 1;
|
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|
||||
|
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.timeline-item.active .timeline-content {
|
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|
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box-shadow: 0 0 0 3px rgba(var(--vp-c-brand-rgb), 0.12);
|
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|
||||
|
||||
.model-year {
|
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|
||||
font-weight: 600;
|
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color: var(--vp-c-text-2);
|
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margin-bottom: 0.25rem;
|
||||
}
|
||||
|
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.model-name {
|
||||
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|
||||
font-weight: 700;
|
||||
margin-bottom: 0.5rem;
|
||||
gap: 20px;
|
||||
margin-bottom: 12px;
|
||||
}
|
||||
|
||||
.model-stats {
|
||||
display: flex;
|
||||
gap: 1rem;
|
||||
font-size: 0.75rem;
|
||||
color: var(--vp-c-text-2);
|
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gap: 20px;
|
||||
}
|
||||
|
||||
.model-details {
|
||||
margin-bottom: 2rem;
|
||||
padding: 1.5rem;
|
||||
background: var(--vp-c-bg);
|
||||
border: 1px solid var(--vp-c-divider);
|
||||
border-radius: 8px;
|
||||
color: var(--vp-c-text-1);
|
||||
}
|
||||
|
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.details-header {
|
||||
.stat-item {
|
||||
display: flex;
|
||||
justify-content: space-between;
|
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align-items: center;
|
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|
||||
padding-bottom: 1rem;
|
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border-bottom: 1px solid var(--vp-c-divider);
|
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flex-direction: column;
|
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}
|
||||
|
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.details-header h5 {
|
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|
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|
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|
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|
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font-size: 12px;
|
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color: #909399;
|
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|
||||
|
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.year-badge {
|
||||
padding: 0.5rem 1rem;
|
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background: rgba(var(--vp-c-brand-rgb), 0.12);
|
||||
border: 1px solid rgba(var(--vp-c-brand-rgb), 0.2);
|
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color: var(--vp-c-brand);
|
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border-radius: 20px;
|
||||
font-weight: 600;
|
||||
.stat-item .value {
|
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font-weight: bold;
|
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color: #409eff;
|
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|
||||
}
|
||||
|
||||
.details-grid {
|
||||
display: grid;
|
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grid-template-columns: repeat(3, 1fr);
|
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|
||||
margin-bottom: 1.5rem;
|
||||
}
|
||||
|
||||
.detail-card {
|
||||
padding: 1rem;
|
||||
background: var(--vp-c-bg-soft);
|
||||
border: 1px solid var(--vp-c-divider);
|
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border-radius: 6px;
|
||||
text-align: center;
|
||||
}
|
||||
|
||||
.card-label {
|
||||
font-size: 0.75rem;
|
||||
color: var(--vp-c-text-2);
|
||||
margin-bottom: 0.5rem;
|
||||
text-transform: uppercase;
|
||||
}
|
||||
|
||||
.card-value {
|
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|
||||
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|
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|
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|
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|
||||
|
||||
.card-note {
|
||||
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|
||||
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|
||||
}
|
||||
|
||||
.model-description,
|
||||
.model-milestones {
|
||||
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|
||||
}
|
||||
|
||||
.model-description h6,
|
||||
.model-milestones h6 {
|
||||
margin: 0 0 0.75rem 0;
|
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|
||||
}
|
||||
|
||||
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|
||||
margin: 0;
|
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|
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|
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|
||||
|
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|
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|
||||
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|
||||
margin: 0;
|
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}
|
||||
|
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|
||||
padding: 0.5rem 0.5rem 0.5rem 1.5rem;
|
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position: relative;
|
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line-height: 1.6;
|
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|
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|
||||
|
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.model-milestones li::before {
|
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|
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|
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|
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|
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|
||||
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|
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|
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|
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|
||||
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|
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padding: 1.5rem;
|
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|
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|
||||
}
|
||||
|
||||
.evolution-insight h5 {
|
||||
margin: 0 0 1rem 0;
|
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|
||||
}
|
||||
|
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.trend-grid {
|
||||
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|
||||
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|
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|
||||
}
|
||||
|
||||
.trend-item {
|
||||
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|
||||
gap: 0.75rem;
|
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padding: 1rem;
|
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|
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|
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|
||||
}
|
||||
|
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.trend-icon {
|
||||
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|
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|
||||
}
|
||||
|
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|
||||
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|
||||
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|
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.model-description {
|
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background-color: #f5f7fa;
|
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|
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|
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|
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|
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|
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line-height: 1.5;
|
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|
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|
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|
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|
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|
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.section-label {
|
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|
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|
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|
||||
|
||||
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|
||||
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|
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|
||||
}
|
||||
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|
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|
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|
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|
||||
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|
||||
|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
||||
|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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color: #303133;
|
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|
||||
|
||||
@media (max-width: 600px) {
|
||||
.insight-row {
|
||||
flex-direction: column;
|
||||
gap: 10px;
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
</style>
|
||||
</style>
|
||||
+285
-346
@@ -1,448 +1,387 @@
|
||||
<template>
|
||||
<div class="nn-viz-demo">
|
||||
<div class="header">
|
||||
<div class="title">神经网络：手动前向传播（可控演示）</div>
|
||||
<div class="subtitle">
|
||||
用“开始 / 上一步 /
|
||||
下一步”逐层推进，不自动播放，避免误把动画当成真实训练过程。
|
||||
</div>
|
||||
</div>
|
||||
|
||||
<div class="controls">
|
||||
<button class="btn primary" @click="start" :disabled="step !== 0">
|
||||
开始
|
||||
</button>
|
||||
<button class="btn" @click="prev" :disabled="step <= 1">上一步</button>
|
||||
<button
|
||||
class="btn primary"
|
||||
@click="next"
|
||||
:disabled="step === 0 || step >= maxStep"
|
||||
>
|
||||
下一步
|
||||
</button>
|
||||
<button class="btn" @click="reset">重置</button>
|
||||
</div>
|
||||
|
||||
<div v-if="step > 0" class="progress">
|
||||
Step {{ step }} / {{ maxStep }} · {{ stepTitle }}
|
||||
</div>
|
||||
|
||||
<div class="grid">
|
||||
<div class="card">
|
||||
<div class="card-title">网络结构</div>
|
||||
<div class="network-container">
|
||||
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|
||||
<defs>
|
||||
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|
||||
<stop
|
||||
offset="0%"
|
||||
:style="{
|
||||
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|
||||
stopOpacity: 0.18
|
||||
}"
|
||||
/>
|
||||
<stop
|
||||
offset="100%"
|
||||
:style="{
|
||||
stopColor: 'var(--vp-c-brand)',
|
||||
stopOpacity: 0.45
|
||||
}"
|
||||
/>
|
||||
</linearGradient>
|
||||
</defs>
|
||||
|
||||
<g class="connections">
|
||||
<line
|
||||
v-for="c in connections"
|
||||
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|
||||
:x1="c.x1"
|
||||
:y1="c.y1"
|
||||
:x2="c.x2"
|
||||
:y2="c.y2"
|
||||
:class="{
|
||||
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|
||||
focus: isConnectionFocus(c)
|
||||
}"
|
||||
/>
|
||||
</g>
|
||||
|
||||
<g class="neurons">
|
||||
<g
|
||||
v-for="n in neurons"
|
||||
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|
||||
:transform="`translate(${n.x}, ${n.y})`"
|
||||
:class="{
|
||||
neuron: true,
|
||||
active: isNeuronActive(n),
|
||||
focus: focusLayer === n.layer
|
||||
}"
|
||||
@click="focusLayer = n.layer"
|
||||
>
|
||||
<circle :r="n.r" />
|
||||
<text v-if="n.label" y="32" text-anchor="middle">
|
||||
{{ n.label }}
|
||||
</text>
|
||||
</g>
|
||||
</g>
|
||||
</svg>
|
||||
<el-card shadow="hover">
|
||||
<template #header>
|
||||
<div class="card-header">
|
||||
<h4>神经网络：手动前向传播（可控演示）</h4>
|
||||
<p class="subtitle">
|
||||
用"开始 / 上一步 / 下一步"逐层推进，避免误把动画当成真实训练过程。
|
||||
</p>
|
||||
</div>
|
||||
</template>
|
||||
|
||||
<div class="hint">
|
||||
提示：点击某一层的神经元可以“聚焦”该层（仅用于查看，不会触发自动流程）。
|
||||
</div>
|
||||
</div>
|
||||
|
||||
<div class="card">
|
||||
<div class="card-title">每一层在做什么</div>
|
||||
<div class="layers">
|
||||
<button
|
||||
v-for="(l, idx) in layerConfigs"
|
||||
:key="l.name"
|
||||
class="layer"
|
||||
:class="{ active: focusLayer === idx }"
|
||||
@click="focusLayer = idx"
|
||||
<div class="controls mb-4 flex gap-2">
|
||||
<el-button-group>
|
||||
<el-button type="primary" @click="start" :disabled="step !== 0">
|
||||
开始
|
||||
</el-button>
|
||||
<el-button @click="prev" :disabled="step <= 1">上一步</el-button>
|
||||
<el-button
|
||||
type="primary"
|
||||
@click="next"
|
||||
:disabled="step === 0 || step >= maxStep"
|
||||
>
|
||||
<div class="layer-name">{{ l.name }}</div>
|
||||
<div class="layer-desc">{{ l.desc }}</div>
|
||||
</button>
|
||||
</div>
|
||||
下一步
|
||||
</el-button>
|
||||
<el-button @click="reset">重置</el-button>
|
||||
</el-button-group>
|
||||
</div>
|
||||
|
||||
<div class="explain">
|
||||
<div class="explain-title">当前推进到：</div>
|
||||
<div class="explain-text">{{ stepExplain }}</div>
|
||||
<div v-if="step > 0" class="progress mb-4">
|
||||
<el-steps :active="step" align-center finish-status="success">
|
||||
<el-step title="输入层" />
|
||||
<el-step title="隐藏层" />
|
||||
<el-step title="输出层" />
|
||||
</el-steps>
|
||||
<div class="step-info text-center mt-2 text-sm text-gray-500">
|
||||
Step {{ step }} / {{ maxStep }} · {{ stepTitle }}
|
||||
</div>
|
||||
</div>
|
||||
</div>
|
||||
|
||||
<div class="grid-layout">
|
||||
<el-card shadow="never" class="viz-card">
|
||||
<template #header>
|
||||
<div class="card-title">网络结构</div>
|
||||
</template>
|
||||
<div class="network-container">
|
||||
<svg class="network-svg" :viewBox="`0 0 ${svgWidth} ${svgHeight}`">
|
||||
<defs>
|
||||
<linearGradient id="conn" x1="0%" y1="0%" x2="100%" y2="0%">
|
||||
<stop
|
||||
offset="0%"
|
||||
:style="{
|
||||
stopColor: 'var(--el-color-primary)',
|
||||
stopOpacity: 0.18
|
||||
}"
|
||||
/>
|
||||
<stop
|
||||
offset="100%"
|
||||
:style="{
|
||||
stopColor: 'var(--el-color-primary)',
|
||||
stopOpacity: 0.45
|
||||
}"
|
||||
/>
|
||||
</linearGradient>
|
||||
</defs>
|
||||
|
||||
<g class="connections">
|
||||
<line
|
||||
v-for="c in connections"
|
||||
:key="c.id"
|
||||
:x1="c.x1"
|
||||
:y1="c.y1"
|
||||
:x2="c.x2"
|
||||
:y2="c.y2"
|
||||
:class="{
|
||||
active: isConnectionActive(c),
|
||||
focus: isConnectionFocus(c)
|
||||
}"
|
||||
class="connection-line"
|
||||
/>
|
||||
</g>
|
||||
|
||||
<g class="neurons">
|
||||
<g
|
||||
v-for="n in neurons"
|
||||
:key="n.id"
|
||||
:transform="`translate(${n.x}, ${n.y})`"
|
||||
:class="{
|
||||
neuron: true,
|
||||
active: isNeuronActive(n),
|
||||
focus: focusLayer === n.layer
|
||||
}"
|
||||
@click="focusLayer = n.layer"
|
||||
>
|
||||
<circle :r="n.r" />
|
||||
<text
|
||||
v-if="n.label"
|
||||
y="32"
|
||||
text-anchor="middle"
|
||||
class="neuron-label"
|
||||
>
|
||||
{{ n.label }}
|
||||
</text>
|
||||
</g>
|
||||
</g>
|
||||
</svg>
|
||||
</div>
|
||||
|
||||
<el-alert
|
||||
title="提示：点击某一层的神经元可以“聚焦”该层（仅用于查看，不会触发自动流程）。"
|
||||
type="info"
|
||||
show-icon
|
||||
:closable="false"
|
||||
class="mt-2"
|
||||
/>
|
||||
</el-card>
|
||||
|
||||
<el-card shadow="never" class="info-card">
|
||||
<template #header>
|
||||
<div class="card-title">每一层在做什么</div>
|
||||
</template>
|
||||
<div class="layers-info">
|
||||
<el-collapse v-model="activeCollapse">
|
||||
<el-collapse-item
|
||||
v-for="(l, idx) in layerConfigs"
|
||||
:key="l.name"
|
||||
:title="l.name"
|
||||
:name="idx"
|
||||
>
|
||||
<div class="layer-detail">
|
||||
<p>{{ l.desc }}</p>
|
||||
<div class="math-box">
|
||||
<code>{{ l.math }}</code>
|
||||
</div>
|
||||
</div>
|
||||
</el-collapse-item>
|
||||
</el-collapse>
|
||||
</div>
|
||||
</el-card>
|
||||
</div>
|
||||
</el-card>
|
||||
</div>
|
||||
</template>
|
||||
|
||||
<script setup>
|
||||
import { computed, onMounted, ref } from 'vue'
|
||||
import { ref, computed, onMounted } from 'vue'
|
||||
|
||||
const svgWidth = 820
|
||||
const svgHeight = 360
|
||||
const svgWidth = 600
|
||||
const svgHeight = 300
|
||||
const step = ref(0)
|
||||
const maxStep = 3
|
||||
const focusLayer = ref(null)
|
||||
const activeCollapse = ref([0])
|
||||
|
||||
const layers = ref([4, 6, 6, 3])
|
||||
// Mock logic for demo
|
||||
const layerConfigs = [
|
||||
{ name: '输入层', desc: '接收原始输入（例如像素、特征、词向量等）。' },
|
||||
{ name: '隐藏层 1', desc: '学习更基础的组合特征（例如边缘、局部模式）。' },
|
||||
{ name: '隐藏层 2', desc: '学习更复杂的抽象表示（例如形状、语义组合）。' },
|
||||
{ name: '输出层', desc: '输出任务结果（分类概率、回归值等）。' }
|
||||
{
|
||||
name: '输入层 (Input)',
|
||||
desc: '接收原始数据（如图片的像素值）。',
|
||||
math: 'x = [x1, x2, x3]'
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
name: '隐藏层 (Hidden)',
|
||||
desc: '提取特征（如边缘、形状）。每个神经元计算加权和并激活。',
|
||||
math: 'h = ReLU(W1·x + b1)'
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
name: '输出层 (Output)',
|
||||
desc: '给出最终结果（如分类概率）。',
|
||||
math: 'y = Softmax(W2·h + b2)'
|
||||
}
|
||||
]
|
||||
|
||||
const neurons = ref([])
|
||||
const connections = ref([])
|
||||
|
||||
const maxStep = computed(() => layers.value.length)
|
||||
const step = ref(0)
|
||||
const focusLayer = ref(0)
|
||||
|
||||
const activeToLayer = computed(() => (step.value === 0 ? -1 : step.value - 1))
|
||||
|
||||
const stepTitle = computed(() => {
|
||||
if (step.value === 1) return '激活输入层'
|
||||
if (step.value === 2) return '传递到隐藏层 1'
|
||||
if (step.value === 3) return '传递到隐藏层 2'
|
||||
if (step.value === 4) return '得到输出'
|
||||
return '未开始'
|
||||
})
|
||||
|
||||
const stepExplain = computed(() => {
|
||||
if (step.value === 0)
|
||||
return '点击“开始”，先把输入层视为已有数据。之后每次“下一步”只推进一层，便于你观察。'
|
||||
if (step.value === 1) return '输入层被激活：表示我们把输入数据“喂”进网络。'
|
||||
if (step.value === 2)
|
||||
return '从输入层到隐藏层 1：连接把输入做加权求和，得到第一层的激活。'
|
||||
if (step.value === 3) return '从隐藏层 1 到隐藏层 2：更高层的表示通常更抽象。'
|
||||
if (step.value === 4)
|
||||
return '输出层激活：拿到最终输出（例如“猫/狗/鸟”的概率）。'
|
||||
if (step.value === 0) return '准备就绪'
|
||||
if (step.value === 1) return '输入数据进入网络'
|
||||
if (step.value === 2) return '隐藏层提取特征'
|
||||
if (step.value === 3) return '输出层得出结果'
|
||||
return ''
|
||||
})
|
||||
|
||||
const start = () => {
|
||||
step.value = 1
|
||||
focusLayer.value = 0
|
||||
}
|
||||
|
||||
const next = () => {
|
||||
step.value = Math.min(maxStep.value, step.value + 1)
|
||||
focusLayer.value = Math.min(activeToLayer.value, layers.value.length - 1)
|
||||
}
|
||||
|
||||
const prev = () => {
|
||||
step.value = Math.max(1, step.value - 1)
|
||||
focusLayer.value = Math.min(activeToLayer.value, layers.value.length - 1)
|
||||
}
|
||||
|
||||
const reset = () => {
|
||||
step.value = 0
|
||||
focusLayer.value = 0
|
||||
}
|
||||
|
||||
const isNeuronActive = (n) => n.layer >= 0 && n.layer <= activeToLayer.value
|
||||
|
||||
const isConnectionActive = (c) => {
|
||||
if (activeToLayer.value < 1) return false
|
||||
return c.toLayer <= activeToLayer.value
|
||||
}
|
||||
|
||||
const isConnectionFocus = (c) => {
|
||||
if (activeToLayer.value < 1) return false
|
||||
return c.toLayer === activeToLayer.value
|
||||
}
|
||||
|
||||
const layout = () => {
|
||||
const initNetwork = () => {
|
||||
// Simple layout logic
|
||||
const layers = [3, 4, 2] // Neuron counts per layer
|
||||
const layerX = [100, 300, 500]
|
||||
const ns = []
|
||||
const cs = []
|
||||
const layerSpacing = svgWidth / (layers.value.length + 1)
|
||||
|
||||
layers.value.forEach((count, layerIndex) => {
|
||||
const x = layerSpacing * (layerIndex + 1)
|
||||
const ySpacing = svgHeight / (count + 1)
|
||||
|
||||
layers.forEach((count, layerIdx) => {
|
||||
const startY = (svgHeight - (count - 1) * 60) / 2
|
||||
for (let i = 0; i < count; i++) {
|
||||
const y = ySpacing * (i + 1)
|
||||
ns.push({
|
||||
id: `${layerIndex}-${i}`,
|
||||
layer: layerIndex,
|
||||
x,
|
||||
y,
|
||||
r: 18,
|
||||
label:
|
||||
layerIndex === 0
|
||||
? ['像素1', '像素2', '像素3', '像素4'][i]
|
||||
: layerIndex === layers.value.length - 1
|
||||
? ['猫', '狗', '鸟'][i]
|
||||
: ''
|
||||
id: `n-${layerIdx}-${i}`,
|
||||
layer: layerIdx,
|
||||
x: layerX[layerIdx],
|
||||
y: startY + i * 60,
|
||||
r: 20,
|
||||
label: layerIdx === 0 ? `x${i + 1}` : layerIdx === 2 ? `y${i + 1}` : ''
|
||||
})
|
||||
}
|
||||
})
|
||||
|
||||
let id = 0
|
||||
for (let l = 0; l < layers.value.length - 1; l++) {
|
||||
const from = ns.filter((n) => n.layer === l)
|
||||
const to = ns.filter((n) => n.layer === l + 1)
|
||||
from.forEach((a) => {
|
||||
to.forEach((b) => {
|
||||
// Create connections
|
||||
ns.forEach((src) => {
|
||||
ns.forEach((tgt) => {
|
||||
if (tgt.layer === src.layer + 1) {
|
||||
cs.push({
|
||||
id: id++,
|
||||
x1: a.x,
|
||||
y1: a.y,
|
||||
x2: b.x,
|
||||
y2: b.y,
|
||||
toLayer: l + 1
|
||||
id: `c-${src.id}-${tgt.id}`,
|
||||
srcId: src.id,
|
||||
tgtId: tgt.id,
|
||||
srcLayer: src.layer,
|
||||
x1: src.x,
|
||||
y1: src.y,
|
||||
x2: tgt.x,
|
||||
y2: tgt.y
|
||||
})
|
||||
})
|
||||
}
|
||||
})
|
||||
}
|
||||
})
|
||||
|
||||
neurons.value = ns
|
||||
connections.value = cs
|
||||
}
|
||||
|
||||
onMounted(() => {
|
||||
layout()
|
||||
initNetwork()
|
||||
})
|
||||
|
||||
const start = () => {
|
||||
step.value = 1
|
||||
focusLayer.value = 0
|
||||
activeCollapse.value = [0]
|
||||
}
|
||||
|
||||
const next = () => {
|
||||
if (step.value < maxStep) {
|
||||
step.value++
|
||||
focusLayer.value = step.value - 1
|
||||
activeCollapse.value = [step.value - 1]
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
|
||||
const prev = () => {
|
||||
if (step.value > 1) {
|
||||
step.value--
|
||||
focusLayer.value = step.value - 1
|
||||
activeCollapse.value = [step.value - 1]
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
|
||||
const reset = () => {
|
||||
step.value = 0
|
||||
focusLayer.value = null
|
||||
activeCollapse.value = [0]
|
||||
}
|
||||
|
||||
const isNeuronActive = (n) => {
|
||||
if (step.value === 0) return false
|
||||
return n.layer < step.value
|
||||
}
|
||||
|
||||
const isConnectionActive = (c) => {
|
||||
if (step.value === 0) return false
|
||||
return c.srcLayer < step.value - 1
|
||||
}
|
||||
|
||||
const isConnectionFocus = (c) => {
|
||||
// Optional: highlight connections related to focused layer
|
||||
return false
|
||||
}
|
||||
</script>
|
||||
|
||||
<style scoped>
|
||||
.nn-viz-demo {
|
||||
margin: 1rem 0;
|
||||
padding: 1.5rem;
|
||||
background: var(--vp-c-bg-soft);
|
||||
border: 1px solid var(--vp-c-divider);
|
||||
border-radius: 8px;
|
||||
color: var(--vp-c-text-1);
|
||||
margin: 20px 0;
|
||||
}
|
||||
|
||||
.header {
|
||||
margin-bottom: 1rem;
|
||||
}
|
||||
|
||||
.title {
|
||||
font-weight: 800;
|
||||
.card-header h4 {
|
||||
margin: 0;
|
||||
font-size: 16px;
|
||||
font-weight: 600;
|
||||
}
|
||||
|
||||
.subtitle {
|
||||
margin-top: 0.25rem;
|
||||
font-size: 13px;
|
||||
color: var(--vp-c-text-2);
|
||||
font-size: 0.9rem;
|
||||
margin: 4px 0 0;
|
||||
}
|
||||
|
||||
.controls {
|
||||
.mb-4 {
|
||||
margin-bottom: 16px;
|
||||
}
|
||||
|
||||
.mt-2 {
|
||||
margin-top: 8px;
|
||||
}
|
||||
|
||||
.flex {
|
||||
display: flex;
|
||||
gap: 0.5rem;
|
||||
flex-wrap: wrap;
|
||||
margin-bottom: 0.75rem;
|
||||
}
|
||||
|
||||
.btn {
|
||||
padding: 0.5rem 0.75rem;
|
||||
border-radius: 6px;
|
||||
border: 1px solid var(--vp-c-divider);
|
||||
background: var(--vp-c-bg);
|
||||
color: var(--vp-c-text-1);
|
||||
cursor: pointer;
|
||||
font-weight: 700;
|
||||
font-size: 0.875rem;
|
||||
.gap-2 {
|
||||
gap: 8px;
|
||||
}
|
||||
|
||||
.btn.primary {
|
||||
background: var(--vp-c-brand);
|
||||
border-color: var(--vp-c-brand);
|
||||
color: var(--vp-c-bg);
|
||||
.text-center {
|
||||
text-align: center;
|
||||
}
|
||||
|
||||
.btn:disabled {
|
||||
opacity: 0.5;
|
||||
cursor: not-allowed;
|
||||
.text-sm {
|
||||
font-size: 12px;
|
||||
}
|
||||
|
||||
.progress {
|
||||
margin-bottom: 0.75rem;
|
||||
.text-gray-500 {
|
||||
color: var(--vp-c-text-2);
|
||||
font-family: var(--vp-font-family-mono);
|
||||
font-size: 0.85rem;
|
||||
}
|
||||
|
||||
.grid {
|
||||
.grid-layout {
|
||||
display: grid;
|
||||
grid-template-columns: 1.3fr 1fr;
|
||||
gap: 0.75rem;
|
||||
grid-template-columns: 2fr 1fr;
|
||||
gap: 20px;
|
||||
}
|
||||
|
||||
@media (max-width: 720px) {
|
||||
.grid {
|
||||
@media (max-width: 768px) {
|
||||
.grid-layout {
|
||||
grid-template-columns: 1fr;
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
|
||||
.card {
|
||||
border: 1px solid var(--vp-c-divider);
|
||||
background: var(--vp-c-bg);
|
||||
border-radius: 8px;
|
||||
padding: 1rem;
|
||||
}
|
||||
|
||||
.card-title {
|
||||
font-weight: 900;
|
||||
margin-bottom: 0.5rem;
|
||||
}
|
||||
|
||||
.network-container {
|
||||
border: 1px solid var(--vp-c-divider);
|
||||
background: var(--vp-c-bg-soft);
|
||||
display: flex;
|
||||
justify-content: center;
|
||||
background-color: var(--vp-c-bg-alt);
|
||||
border-radius: 8px;
|
||||
padding: 0.75rem;
|
||||
overflow-x: auto;
|
||||
padding: 10px;
|
||||
}
|
||||
|
||||
.network-svg {
|
||||
width: 100%;
|
||||
min-width: 640px;
|
||||
height: auto;
|
||||
display: block;
|
||||
}
|
||||
|
||||
.connections line {
|
||||
.connection-line {
|
||||
stroke: var(--vp-c-divider);
|
||||
stroke-width: 1;
|
||||
opacity: 0.35;
|
||||
transition:
|
||||
opacity 0.15s ease,
|
||||
stroke-width 0.15s ease;
|
||||
}
|
||||
|
||||
.connections line.active {
|
||||
stroke: url(#conn);
|
||||
opacity: 0.75;
|
||||
}
|
||||
|
||||
.connections line.focus {
|
||||
opacity: 0.95;
|
||||
stroke-width: 2;
|
||||
transition: all 0.5s;
|
||||
}
|
||||
|
||||
.neuron {
|
||||
cursor: pointer;
|
||||
.connection-line.active {
|
||||
stroke: var(--el-color-primary);
|
||||
opacity: 0.5;
|
||||
}
|
||||
|
||||
.neuron circle {
|
||||
fill: rgba(var(--vp-c-brand-rgb), 0.1);
|
||||
stroke: var(--vp-c-divider);
|
||||
fill: var(--vp-c-bg);
|
||||
stroke: var(--vp-c-text-2);
|
||||
stroke-width: 2;
|
||||
transition:
|
||||
transform 0.15s ease,
|
||||
fill 0.15s ease,
|
||||
stroke 0.15s ease;
|
||||
}
|
||||
|
||||
.neuron.active circle {
|
||||
fill: rgba(var(--vp-c-brand-rgb), 0.25);
|
||||
stroke: var(--vp-c-brand);
|
||||
}
|
||||
|
||||
.neuron.focus circle {
|
||||
transform: scale(1.06);
|
||||
}
|
||||
|
||||
.neuron text {
|
||||
font-size: 10px;
|
||||
fill: var(--vp-c-text-2);
|
||||
font-weight: 700;
|
||||
}
|
||||
|
||||
.hint {
|
||||
margin-top: 0.6rem;
|
||||
color: var(--vp-c-text-2);
|
||||
font-size: 0.85rem;
|
||||
}
|
||||
|
||||
.layers {
|
||||
display: grid;
|
||||
grid-template-columns: 1fr;
|
||||
gap: 0.5rem;
|
||||
}
|
||||
|
||||
.layer {
|
||||
text-align: left;
|
||||
border: 1px solid var(--vp-c-divider);
|
||||
background: var(--vp-c-bg-soft);
|
||||
color: var(--vp-c-text-1);
|
||||
border-radius: 8px;
|
||||
padding: 0.75rem;
|
||||
transition: all 0.5s;
|
||||
cursor: pointer;
|
||||
}
|
||||
|
||||
.layer.active {
|
||||
border-color: var(--vp-c-brand);
|
||||
box-shadow: 0 0 0 3px rgba(var(--vp-c-brand-rgb), 0.12);
|
||||
.neuron.active circle {
|
||||
fill: var(--el-color-primary-light-9);
|
||||
stroke: var(--el-color-primary);
|
||||
}
|
||||
|
||||
.layer-name {
|
||||
font-weight: 900;
|
||||
.neuron.focus circle {
|
||||
stroke-width: 4;
|
||||
}
|
||||
|
||||
.layer-desc {
|
||||
margin-top: 0.25rem;
|
||||
color: var(--vp-c-text-2);
|
||||
font-size: 0.9rem;
|
||||
line-height: 1.5;
|
||||
.neuron-label {
|
||||
font-size: 12px;
|
||||
fill: var(--vp-c-text-1);
|
||||
}
|
||||
|
||||
.explain {
|
||||
margin-top: 0.75rem;
|
||||
padding-top: 0.75rem;
|
||||
border-top: 1px solid var(--vp-c-divider);
|
||||
}
|
||||
|
||||
.explain-title {
|
||||
font-weight: 900;
|
||||
}
|
||||
|
||||
.explain-text {
|
||||
margin-top: 0.25rem;
|
||||
color: var(--vp-c-text-2);
|
||||
line-height: 1.6;
|
||||
.math-box {
|
||||
background-color: var(--vp-c-bg-alt);
|
||||
padding: 8px;
|
||||
border-radius: 4px;
|
||||
margin-top: 8px;
|
||||
font-family: monospace;
|
||||
font-size: 12px;
|
||||
}
|
||||
</style>
|
||||
|
||||
@@ -1,81 +1,126 @@
|
||||
<template>
|
||||
<div class="perceptron-demo">
|
||||
<div class="neuron-viz">
|
||||
<!-- Inputs -->
|
||||
<div class="inputs-col">
|
||||
<div class="input-node">
|
||||
<span class="label">Input 1 (x₁)</span>
|
||||
<input type="number" v-model="x1" class="val-input" />
|
||||
<el-card shadow="hover">
|
||||
<template #header>
|
||||
<div class="card-header">
|
||||
<h4>感知机 (Perceptron) 演示</h4>
|
||||
<p class="subtitle">最简单的神经元：输入 x 权重 + 偏置 = 输出</p>
|
||||
</div>
|
||||
<div class="input-node">
|
||||
<span class="label">Input 2 (x₂)</span>
|
||||
<input type="number" v-model="x2" class="val-input" />
|
||||
</template>
|
||||
|
||||
<div class="neuron-viz-container">
|
||||
<!-- Inputs -->
|
||||
<div class="col inputs-col">
|
||||
<div class="node-wrapper">
|
||||
<el-tag effect="dark">输入 A</el-tag>
|
||||
<el-input-number v-model="x1" size="small" :step="1" />
|
||||
</div>
|
||||
<div class="node-wrapper">
|
||||
<el-tag effect="dark">输入 B</el-tag>
|
||||
<el-input-number v-model="x2" size="small" :step="1" />
|
||||
</div>
|
||||
</div>
|
||||
|
||||
<!-- Weights Visual -->
|
||||
<div class="col weights-col">
|
||||
<div class="weight-group">
|
||||
<div
|
||||
class="weight-line"
|
||||
:style="{
|
||||
height: Math.abs(w1) * 2 + 2 + 'px',
|
||||
opacity: Math.abs(w1) / 5 + 0.2
|
||||
}"
|
||||
></div>
|
||||
<div class="weight-control">
|
||||
<span class="label">权重 A: {{ w1 }}</span>
|
||||
<el-slider
|
||||
v-model="w1"
|
||||
:min="-5"
|
||||
:max="5"
|
||||
:step="0.1"
|
||||
size="small"
|
||||
/>
|
||||
</div>
|
||||
</div>
|
||||
|
||||
<div class="weight-group">
|
||||
<div
|
||||
class="weight-line"
|
||||
:style="{
|
||||
height: Math.abs(w2) * 2 + 2 + 'px',
|
||||
opacity: Math.abs(w2) / 5 + 0.2
|
||||
}"
|
||||
></div>
|
||||
<div class="weight-control">
|
||||
<span class="label">权重 B: {{ w2 }}</span>
|
||||
<el-slider
|
||||
v-model="w2"
|
||||
:min="-5"
|
||||
:max="5"
|
||||
:step="0.1"
|
||||
size="small"
|
||||
/>
|
||||
</div>
|
||||
</div>
|
||||
</div>
|
||||
|
||||
<!-- Neuron Body -->
|
||||
<div class="col neuron-col">
|
||||
<div class="neuron-circle">
|
||||
<div class="sum-symbol">总分</div>
|
||||
<div class="sum-value">{{ weightedSum.toFixed(1) }}</div>
|
||||
</div>
|
||||
<div class="bias-control mt-2">
|
||||
<span class="label">基础分 (Bias):</span>
|
||||
<el-input-number v-model="bias" size="small" :step="1" />
|
||||
</div>
|
||||
</div>
|
||||
|
||||
<!-- Output -->
|
||||
<div class="col output-col">
|
||||
<el-icon class="arrow-icon"><Right /></el-icon>
|
||||
<div class="node-wrapper">
|
||||
<el-tag :type="output > 0 ? 'success' : 'info'" effect="dark"
|
||||
>结果 (Output)</el-tag
|
||||
>
|
||||
<div class="output-value" :class="{ active: output > 0 }">
|
||||
{{ output }}
|
||||
</div>
|
||||
</div>
|
||||
</div>
|
||||
</div>
|
||||
|
||||
<!-- Weights (Edges) -->
|
||||
<div class="weights-col">
|
||||
<div
|
||||
class="weight-line"
|
||||
:style="{
|
||||
width: Math.abs(w1) * 2 + 2 + 'px',
|
||||
opacity: Math.abs(w1) / 5 + 0.2
|
||||
}"
|
||||
></div>
|
||||
<div class="weight-control top">
|
||||
w₁: <input type="range" v-model="w1" min="-5" max="5" step="0.1" />
|
||||
{{ w1 }}
|
||||
</div>
|
||||
<el-divider />
|
||||
|
||||
<div
|
||||
class="weight-line"
|
||||
:style="{
|
||||
width: Math.abs(w2) * 2 + 2 + 'px',
|
||||
opacity: Math.abs(w2) / 5 + 0.2
|
||||
}"
|
||||
></div>
|
||||
<div class="weight-control bottom">
|
||||
w₂: <input type="range" v-model="w2" min="-5" max="5" step="0.1" />
|
||||
{{ w2 }}
|
||||
</div>
|
||||
<div class="formula-bar">
|
||||
<el-alert type="info" :closable="false">
|
||||
<template #title>
|
||||
<div class="formula-content">
|
||||
<div>
|
||||
<strong>总分计算: </strong>
|
||||
<span class="calc-step">
|
||||
(输入A {{ x1 }} × 权重 {{ w1 }}) + (输入B {{ x2 }} × 权重 {{ w2 }}) + 基础分 {{ bias }} =
|
||||
{{ weightedSum.toFixed(1) }}
|
||||
</span>
|
||||
</div>
|
||||
<div class="mt-1">
|
||||
<strong>判断结果: </strong>
|
||||
<span class="calc-step">
|
||||
{{ weightedSum.toFixed(1) }} {{ weightedSum > 0 ? '>' : '≤' }} 0
|
||||
→ 输出 {{ output }} ({{ output > 0 ? '激活' : '静默' }})
|
||||
</span>
|
||||
</div>
|
||||
</div>
|
||||
</template>
|
||||
</el-alert>
|
||||
</div>
|
||||
|
||||
<!-- Neuron (Sum & Activation) -->
|
||||
<div class="neuron-body">
|
||||
<div class="sum-part">
|
||||
<div class="math">∑</div>
|
||||
<div class="val">{{ weightedSum.toFixed(1) }}</div>
|
||||
</div>
|
||||
<div class="bias-control">
|
||||
Bias: <input type="number" v-model="bias" class="bias-input" />
|
||||
</div>
|
||||
</div>
|
||||
|
||||
<!-- Output -->
|
||||
<div class="output-col">
|
||||
<div class="arrow">➔</div>
|
||||
<div class="output-node" :class="{ active: output > 0 }">
|
||||
<span class="label">Output (y)</span>
|
||||
<div class="val">{{ output }}</div>
|
||||
</div>
|
||||
</div>
|
||||
</div>
|
||||
|
||||
<div class="formula-bar">
|
||||
Formula:
|
||||
<code
|
||||
>({{ x1 }} * {{ w1 }}) + ({{ x2 }} * {{ w2 }}) + {{ bias }} =
|
||||
{{ weightedSum.toFixed(1) }}</code
|
||||
>
|
||||
<br />
|
||||
Activation:
|
||||
<code>Step( {{ weightedSum.toFixed(1) }} ) = {{ output }}</code>
|
||||
</div>
|
||||
</el-card>
|
||||
</div>
|
||||
</template>
|
||||
|
||||
<script setup>
|
||||
import { ref, computed } from 'vue'
|
||||
import { Right } from '@element-plus/icons-vue'
|
||||
|
||||
const x1 = ref(1)
|
||||
const x2 = ref(0)
|
||||
@@ -94,161 +139,117 @@ const output = computed(() => {
|
||||
|
||||
<style scoped>
|
||||
.perceptron-demo {
|
||||
border: 1px solid var(--vp-c-divider);
|
||||
border-radius: 8px;
|
||||
background: var(--vp-c-bg-soft);
|
||||
padding: 1.5rem;
|
||||
margin: 1rem 0;
|
||||
overflow-x: auto;
|
||||
margin: 20px 0;
|
||||
}
|
||||
|
||||
.neuron-viz {
|
||||
.card-header h4 {
|
||||
margin: 0;
|
||||
font-size: 16px;
|
||||
font-weight: 600;
|
||||
}
|
||||
|
||||
.subtitle {
|
||||
font-size: 13px;
|
||||
color: var(--vp-c-text-2);
|
||||
margin: 4px 0 0;
|
||||
}
|
||||
|
||||
.neuron-viz-container {
|
||||
display: flex;
|
||||
align-items: center;
|
||||
justify-content: space-between;
|
||||
min-width: 500px;
|
||||
gap: 1rem;
|
||||
gap: 20px;
|
||||
padding: 20px 0;
|
||||
overflow-x: auto;
|
||||
}
|
||||
|
||||
.inputs-col,
|
||||
.output-col {
|
||||
display: flex;
|
||||
flex-direction: column;
|
||||
gap: 2rem;
|
||||
align-items: center;
|
||||
}
|
||||
|
||||
.input-node,
|
||||
.output-node {
|
||||
width: 60px;
|
||||
height: 60px;
|
||||
border-radius: 50%;
|
||||
border: 2px solid var(--vp-c-divider);
|
||||
.col {
|
||||
display: flex;
|
||||
flex-direction: column;
|
||||
align-items: center;
|
||||
justify-content: center;
|
||||
background: var(--vp-c-bg);
|
||||
position: relative;
|
||||
color: var(--vp-c-text-1);
|
||||
gap: 20px;
|
||||
}
|
||||
|
||||
.output-node.active {
|
||||
background: var(--vp-c-brand);
|
||||
border-color: var(--vp-c-brand);
|
||||
color: var(--vp-c-bg);
|
||||
font-weight: bold;
|
||||
}
|
||||
|
||||
.label {
|
||||
font-size: 0.6rem;
|
||||
position: absolute;
|
||||
top: -15px;
|
||||
width: 80px;
|
||||
text-align: center;
|
||||
color: var(--vp-c-text-2);
|
||||
}
|
||||
|
||||
.val-input {
|
||||
width: 40px;
|
||||
text-align: center;
|
||||
border: none;
|
||||
background: transparent;
|
||||
font-weight: bold;
|
||||
font-size: 1.1rem;
|
||||
}
|
||||
|
||||
.weights-col {
|
||||
flex: 1;
|
||||
.node-wrapper {
|
||||
display: flex;
|
||||
flex-direction: column;
|
||||
align-items: center;
|
||||
justify-content: center;
|
||||
position: relative;
|
||||
height: 120px;
|
||||
gap: 8px;
|
||||
}
|
||||
|
||||
.weight-group {
|
||||
display: flex;
|
||||
flex-direction: column;
|
||||
align-items: center;
|
||||
gap: 4px;
|
||||
width: 120px;
|
||||
}
|
||||
|
||||
.weight-line {
|
||||
width: 100%;
|
||||
background-color: var(--el-color-primary);
|
||||
height: 2px;
|
||||
background: var(--vp-c-text-2);
|
||||
position: absolute;
|
||||
left: 0;
|
||||
right: 0;
|
||||
top: 50%;
|
||||
transform-origin: left center;
|
||||
min-height: 2px;
|
||||
}
|
||||
/* Simplified visual lines for CSS only demo - ideally SVG */
|
||||
/* This is a simplified representation */
|
||||
|
||||
.weight-control {
|
||||
font-size: 0.7rem;
|
||||
display: flex;
|
||||
align-items: center;
|
||||
gap: 4px;
|
||||
background: var(--vp-c-bg);
|
||||
padding: 2px 4px;
|
||||
border: 1px solid var(--vp-c-divider);
|
||||
border-radius: 4px;
|
||||
z-index: 2;
|
||||
width: 100%;
|
||||
text-align: center;
|
||||
}
|
||||
|
||||
.neuron-body {
|
||||
width: 100px;
|
||||
height: 100px;
|
||||
.label {
|
||||
font-size: 12px;
|
||||
color: var(--vp-c-text-2);
|
||||
}
|
||||
|
||||
.neuron-circle {
|
||||
width: 80px;
|
||||
height: 80px;
|
||||
border-radius: 50%;
|
||||
background: var(--vp-c-brand);
|
||||
color: var(--vp-c-bg);
|
||||
border: 2px solid var(--el-color-primary);
|
||||
display: flex;
|
||||
flex-direction: column;
|
||||
align-items: center;
|
||||
justify-content: center;
|
||||
position: relative;
|
||||
border: 1px solid rgba(var(--vp-c-brand-rgb), 0.35);
|
||||
background-color: var(--vp-c-bg);
|
||||
}
|
||||
|
||||
.sum-part {
|
||||
text-align: center;
|
||||
}
|
||||
.math {
|
||||
font-size: 1.5rem;
|
||||
}
|
||||
.val {
|
||||
.sum-symbol {
|
||||
font-size: 24px;
|
||||
font-weight: bold;
|
||||
}
|
||||
|
||||
.bias-control {
|
||||
position: absolute;
|
||||
bottom: -30px;
|
||||
background: var(--vp-c-bg);
|
||||
color: var(--vp-c-text-1);
|
||||
padding: 2px 8px;
|
||||
border-radius: 10px;
|
||||
border: 1px solid var(--vp-c-divider);
|
||||
font-size: 0.7rem;
|
||||
display: flex;
|
||||
align-items: center;
|
||||
gap: 4px;
|
||||
}
|
||||
.bias-input {
|
||||
width: 30px;
|
||||
border: 1px solid var(--vp-c-divider);
|
||||
border-radius: 2px;
|
||||
text-align: center;
|
||||
.sum-value {
|
||||
font-family: monospace;
|
||||
}
|
||||
|
||||
.formula-bar {
|
||||
margin-top: 2rem;
|
||||
background: var(--vp-c-bg);
|
||||
padding: 1rem;
|
||||
border-radius: 6px;
|
||||
font-family: var(--vp-font-family-mono);
|
||||
font-size: 0.8rem;
|
||||
color: var(--vp-c-text-1);
|
||||
text-align: center;
|
||||
border: 1px dashed var(--vp-c-divider);
|
||||
.arrow-icon {
|
||||
font-size: 24px;
|
||||
color: var(--vp-c-text-2);
|
||||
}
|
||||
|
||||
input[type='range'] {
|
||||
width: 60px;
|
||||
.output-value {
|
||||
font-size: 24px;
|
||||
font-weight: bold;
|
||||
color: var(--vp-c-text-2);
|
||||
}
|
||||
|
||||
.output-value.active {
|
||||
color: var(--el-color-success);
|
||||
}
|
||||
|
||||
.mt-1 {
|
||||
margin-top: 4px;
|
||||
}
|
||||
|
||||
.mt-2 {
|
||||
margin-top: 8px;
|
||||
}
|
||||
|
||||
.formula-content code {
|
||||
background-color: var(--vp-c-bg-alt);
|
||||
padding: 2px 4px;
|
||||
border-radius: 4px;
|
||||
font-family: monospace;
|
||||
}
|
||||
</style>
|
||||
|
||||
+234
-333
@@ -1,421 +1,322 @@
|
||||
<template>
|
||||
<div class="rule-learning-demo">
|
||||
<div class="header">
|
||||
<div class="title">
|
||||
规则 vs 学习：你写阈值，还是让模型从数据里“推断”阈值？
|
||||
</div>
|
||||
<div class="subtitle">
|
||||
右侧允许你自己添加样本；点击“训练”只做一次计算，不会自动连着做下一步。
|
||||
</div>
|
||||
</div>
|
||||
|
||||
<div class="grid">
|
||||
<div class="card">
|
||||
<div class="card-title">规则系统（手写 If/Else）</div>
|
||||
|
||||
<div class="row">
|
||||
<label class="label">阈值 size ></label>
|
||||
<input
|
||||
v-model.number="ruleThreshold"
|
||||
type="number"
|
||||
min="1"
|
||||
max="10"
|
||||
class="input"
|
||||
/>
|
||||
<span class="muted">（你必须明确写出来）</span>
|
||||
<el-card shadow="hover">
|
||||
<template #header>
|
||||
<div class="card-header">
|
||||
<h4>规则 vs 学习</h4>
|
||||
<p class="subtitle">
|
||||
对比：你写阈值 (规则) vs 让模型从数据里"推断"阈值 (学习)
|
||||
</p>
|
||||
</div>
|
||||
</template>
|
||||
|
||||
<div class="row">
|
||||
<label class="label">测试输入 size</label>
|
||||
<input
|
||||
v-model.number="testInput"
|
||||
type="range"
|
||||
min="1"
|
||||
max="10"
|
||||
class="range"
|
||||
/>
|
||||
<code class="mono">{{ testInput }}</code>
|
||||
</div>
|
||||
<el-row :gutter="20">
|
||||
<!-- Rule Based -->
|
||||
<el-col :xs="24" :md="12" class="mb-4-xs">
|
||||
<el-card shadow="never" class="panel-card">
|
||||
<template #header>
|
||||
<div class="panel-title">规则系统（手写 If/Else）</div>
|
||||
</template>
|
||||
<div class="panel-content">
|
||||
<div class="control-row">
|
||||
<span class="label">阈值 size ></span>
|
||||
<el-input-number
|
||||
v-model="ruleThreshold"
|
||||
:min="1"
|
||||
:max="10"
|
||||
size="small"
|
||||
/>
|
||||
<span class="text-xs text-gray">（必须明确写出）</span>
|
||||
</div>
|
||||
|
||||
<div
|
||||
class="result"
|
||||
:class="{
|
||||
good: ruleResult.label === '🍎',
|
||||
bad: ruleResult.label === '🍒'
|
||||
}"
|
||||
>
|
||||
<div class="result-title">输出</div>
|
||||
<div class="result-value">{{ ruleResult.text }}</div>
|
||||
<div class="result-note mono">
|
||||
if (size > {{ ruleThreshold }}) return 🍎 else return 🍒
|
||||
</div>
|
||||
</div>
|
||||
<div class="control-row mt-4">
|
||||
<span class="label">测试输入 size</span>
|
||||
<el-slider
|
||||
v-model="testInput"
|
||||
:min="1"
|
||||
:max="10"
|
||||
show-input
|
||||
input-size="small"
|
||||
class="flex-1"
|
||||
/>
|
||||
</div>
|
||||
|
||||
<div class="hint">
|
||||
当环境变化（比如“苹果平均变小了”），你需要手动改规则；规则越多，维护成本越高。
|
||||
</div>
|
||||
</div>
|
||||
<div
|
||||
class="result-box mt-4"
|
||||
:class="{
|
||||
good: ruleResult.label === '🍎',
|
||||
bad: ruleResult.label === '🍒'
|
||||
}"
|
||||
>
|
||||
<div class="result-title">输出</div>
|
||||
<div class="result-value">{{ ruleResult.text }}</div>
|
||||
<div class="result-code">
|
||||
if (size > {{ ruleThreshold }}) return 🍎 else return 🍒
|
||||
</div>
|
||||
</div>
|
||||
|
||||
<div class="card">
|
||||
<div class="card-title">机器学习（从样本推断边界）</div>
|
||||
|
||||
<div class="row">
|
||||
<label class="label">添加训练样本</label>
|
||||
<input
|
||||
v-model.number="newSize"
|
||||
type="number"
|
||||
min="1"
|
||||
max="10"
|
||||
class="input"
|
||||
/>
|
||||
<select v-model="newLabel" class="select">
|
||||
<option value="🍒">🍒 樱桃（小）</option>
|
||||
<option value="🍎">🍎 苹果（大）</option>
|
||||
</select>
|
||||
<button class="btn" @click="addSample">添加</button>
|
||||
</div>
|
||||
|
||||
<div class="samples">
|
||||
<div v-if="trainingData.length === 0" class="empty muted">
|
||||
还没有样本：先添加 2-4 个样本再训练。
|
||||
</div>
|
||||
<div v-else class="chips">
|
||||
<div v-for="(p, i) in trainingData" :key="p.id" class="chip">
|
||||
<span class="mono">{{ p.size }}</span>
|
||||
<span class="sep">→</span>
|
||||
<span class="chip-label">{{ p.label }}</span>
|
||||
<button class="chip-x" @click="removeSample(i)">×</button>
|
||||
<el-alert
|
||||
title="当环境变化（比如'苹果平均变小了'），你需要手动改规则；规则越多，维护成本越高。"
|
||||
type="warning"
|
||||
:closable="false"
|
||||
class="mt-4"
|
||||
/>
|
||||
</div>
|
||||
</div>
|
||||
</div>
|
||||
</el-card>
|
||||
</el-col>
|
||||
|
||||
<div class="controls">
|
||||
<button
|
||||
class="btn primary"
|
||||
@click="train"
|
||||
:disabled="trainingData.length < 2"
|
||||
>
|
||||
训练（推断阈值）
|
||||
</button>
|
||||
<button class="btn" @click="resetLearning">重置样本</button>
|
||||
</div>
|
||||
<!-- Machine Learning -->
|
||||
<el-col :xs="24" :md="12">
|
||||
<el-card shadow="never" class="panel-card">
|
||||
<template #header>
|
||||
<div class="panel-title">机器学习（从样本推断边界）</div>
|
||||
</template>
|
||||
<div class="panel-content">
|
||||
<div class="control-row">
|
||||
<el-input-number
|
||||
v-model="newSize"
|
||||
:min="1"
|
||||
:max="10"
|
||||
size="small"
|
||||
placeholder="Size"
|
||||
/>
|
||||
<el-select
|
||||
v-model="newLabel"
|
||||
size="small"
|
||||
placeholder="Label"
|
||||
style="width: 120px"
|
||||
>
|
||||
<el-option label="🍒 樱桃" value="🍒" />
|
||||
<el-option label="🍎 苹果" value="🍎" />
|
||||
</el-select>
|
||||
<el-button type="primary" size="small" @click="addSample"
|
||||
>添加样本</el-button
|
||||
>
|
||||
</div>
|
||||
|
||||
<div class="row">
|
||||
<label class="label">测试输入 size</label>
|
||||
<input
|
||||
v-model.number="testInput"
|
||||
type="range"
|
||||
min="1"
|
||||
max="10"
|
||||
class="range"
|
||||
/>
|
||||
<code class="mono">{{ testInput }}</code>
|
||||
</div>
|
||||
<div class="samples-area mt-4">
|
||||
<el-empty
|
||||
v-if="trainingData.length === 0"
|
||||
description="还没有样本：先添加 2-4 个样本再训练"
|
||||
:image-size="40"
|
||||
/>
|
||||
<div v-else class="sample-chips">
|
||||
<el-tag
|
||||
v-for="(p, i) in trainingData"
|
||||
:key="p.id"
|
||||
closable
|
||||
@close="removeSample(i)"
|
||||
:type="p.label === '🍎' ? 'danger' : 'info'"
|
||||
effect="plain"
|
||||
>
|
||||
{{ p.size }} → {{ p.label }}
|
||||
</el-tag>
|
||||
</div>
|
||||
</div>
|
||||
|
||||
<div
|
||||
class="result"
|
||||
:class="{
|
||||
good: mlResult.label === '🍎',
|
||||
bad: mlResult.label === '🍒'
|
||||
}"
|
||||
>
|
||||
<div class="result-title">输出</div>
|
||||
<div class="result-value">{{ mlResult.text }}</div>
|
||||
<div class="result-note">
|
||||
<span class="muted">学习到的阈值：</span>
|
||||
<code class="mono">{{ learnedThresholdDisplay }}</code>
|
||||
</div>
|
||||
</div>
|
||||
<div class="actions mt-4 flex gap-2">
|
||||
<el-button
|
||||
type="success"
|
||||
@click="train"
|
||||
:disabled="trainingData.length < 2"
|
||||
>
|
||||
训练（推断阈值）
|
||||
</el-button>
|
||||
<el-button @click="resetLearning">重置</el-button>
|
||||
</div>
|
||||
|
||||
<div class="hint">
|
||||
这里的“训练”是极简示意：用样本推断一个分界点（阈值）。真实模型会用更复杂的损失函数与优化算法。
|
||||
</div>
|
||||
</div>
|
||||
</div>
|
||||
<div v-if="learnedThreshold !== null" class="learned-result mt-4">
|
||||
<el-alert
|
||||
type="success"
|
||||
:closable="false"
|
||||
show-icon
|
||||
title="学习完成！"
|
||||
>
|
||||
<p>
|
||||
模型推断出阈值应为: <strong>{{ learnedThreshold }}</strong>
|
||||
</p>
|
||||
<p class="text-xs">
|
||||
(大于 {{ learnedThreshold }} 是苹果，否则是樱桃)
|
||||
</p>
|
||||
</el-alert>
|
||||
</div>
|
||||
</div>
|
||||
</el-card>
|
||||
</el-col>
|
||||
</el-row>
|
||||
</el-card>
|
||||
</div>
|
||||
</template>
|
||||
|
||||
<script setup>
|
||||
import { computed, ref } from 'vue'
|
||||
import { ref, computed } from 'vue'
|
||||
|
||||
const testInput = ref(5)
|
||||
// Rule Based Logic
|
||||
const ruleThreshold = ref(5)
|
||||
const testInput = ref(6)
|
||||
|
||||
// Rule based
|
||||
const ruleThreshold = ref(6)
|
||||
const ruleResult = computed(() => {
|
||||
const isApple = testInput.value > ruleThreshold.value
|
||||
return {
|
||||
label: isApple ? '🍎' : '🍒',
|
||||
text: isApple ? 'Big 🍎' : 'Small 🍒'
|
||||
if (testInput.value > ruleThreshold.value) {
|
||||
return { label: '🍎', text: '🍎 苹果' }
|
||||
} else {
|
||||
return { label: '🍒', text: '🍒 樱桃' }
|
||||
}
|
||||
})
|
||||
|
||||
// Learning (toy)
|
||||
let idCounter = 0
|
||||
const trainingData = ref([
|
||||
{ id: idCounter++, size: 2, label: '🍒' },
|
||||
{ id: idCounter++, size: 3, label: '🍒' },
|
||||
{ id: idCounter++, size: 8, label: '🍎' },
|
||||
{ id: idCounter++, size: 9, label: '🍎' }
|
||||
])
|
||||
|
||||
// ML Logic
|
||||
const newSize = ref(5)
|
||||
const newLabel = ref('🍒')
|
||||
const isTrained = ref(false)
|
||||
const learnedThreshold = ref(5.5)
|
||||
const newLabel = ref('🍎')
|
||||
const trainingData = ref([
|
||||
{ id: 1, size: 2, label: '🍒' },
|
||||
{ id: 2, size: 8, label: '🍎' }
|
||||
])
|
||||
const learnedThreshold = ref(null)
|
||||
|
||||
const addSample = () => {
|
||||
const size = Math.max(1, Math.min(10, Number(newSize.value)))
|
||||
trainingData.value.push({ id: idCounter++, size, label: newLabel.value })
|
||||
isTrained.value = false
|
||||
trainingData.value.push({
|
||||
id: Date.now(),
|
||||
size: newSize.value,
|
||||
label: newLabel.value
|
||||
})
|
||||
}
|
||||
|
||||
const removeSample = (index) => {
|
||||
trainingData.value.splice(index, 1)
|
||||
isTrained.value = false
|
||||
}
|
||||
|
||||
const inferThreshold = () => {
|
||||
const cherries = trainingData.value
|
||||
.filter((p) => p.label === '🍒')
|
||||
.map((p) => p.size)
|
||||
const apples = trainingData.value
|
||||
.filter((p) => p.label === '🍎')
|
||||
.map((p) => p.size)
|
||||
|
||||
if (cherries.length === 0 || apples.length === 0) return null
|
||||
|
||||
const maxCherry = Math.max(...cherries)
|
||||
const minApple = Math.min(...apples)
|
||||
return (maxCherry + minApple) / 2
|
||||
}
|
||||
|
||||
const train = () => {
|
||||
const t = inferThreshold()
|
||||
if (t === null) {
|
||||
isTrained.value = false
|
||||
return
|
||||
}
|
||||
learnedThreshold.value = t
|
||||
isTrained.value = true
|
||||
}
|
||||
|
||||
const resetLearning = () => {
|
||||
trainingData.value = []
|
||||
isTrained.value = false
|
||||
learnedThreshold.value = 5.5
|
||||
learnedThreshold.value = null
|
||||
}
|
||||
|
||||
const learnedThresholdDisplay = computed(() => {
|
||||
if (!isTrained.value) return '未训练'
|
||||
return learnedThreshold.value.toFixed(2)
|
||||
})
|
||||
const train = () => {
|
||||
// Simple "training": find the boundary between cherry and apple
|
||||
// Sort data by size
|
||||
const sorted = [...trainingData.value].sort((a, b) => a.size - b.size)
|
||||
|
||||
const mlResult = computed(() => {
|
||||
if (!isTrained.value) {
|
||||
return { label: '❓', text: 'Untrained / 未训练' }
|
||||
// Find the first Apple
|
||||
const firstAppleIndex = sorted.findIndex((item) => item.label === '🍎')
|
||||
|
||||
if (firstAppleIndex === -1) {
|
||||
// All cherries
|
||||
learnedThreshold.value = 10
|
||||
} else if (firstAppleIndex === 0) {
|
||||
// All apples
|
||||
learnedThreshold.value = 0
|
||||
} else {
|
||||
// Boundary is between last cherry and first apple
|
||||
const lastCherry = sorted[firstAppleIndex - 1]
|
||||
const firstApple = sorted[firstAppleIndex]
|
||||
learnedThreshold.value = (lastCherry.size + firstApple.size) / 2
|
||||
}
|
||||
const isApple = testInput.value > learnedThreshold.value
|
||||
return {
|
||||
label: isApple ? '🍎' : '🍒',
|
||||
text: isApple ? 'Big 🍎' : 'Small 🍒'
|
||||
}
|
||||
})
|
||||
}
|
||||
</script>
|
||||
|
||||
<style scoped>
|
||||
.rule-learning-demo {
|
||||
border: 1px solid var(--vp-c-divider);
|
||||
border-radius: 8px;
|
||||
background: var(--vp-c-bg-soft);
|
||||
padding: 1.5rem;
|
||||
margin: 1rem 0;
|
||||
color: var(--vp-c-text-1);
|
||||
margin: 20px 0;
|
||||
}
|
||||
|
||||
.header {
|
||||
margin-bottom: 1rem;
|
||||
}
|
||||
|
||||
.title {
|
||||
font-weight: 800;
|
||||
.card-header h4 {
|
||||
margin: 0;
|
||||
font-size: 16px;
|
||||
font-weight: 600;
|
||||
}
|
||||
|
||||
.subtitle {
|
||||
margin-top: 0.25rem;
|
||||
font-size: 13px;
|
||||
color: var(--vp-c-text-2);
|
||||
font-size: 0.9rem;
|
||||
margin: 4px 0 0;
|
||||
}
|
||||
|
||||
.grid {
|
||||
display: grid;
|
||||
grid-template-columns: 1fr 1fr;
|
||||
gap: 0.75rem;
|
||||
.panel-title {
|
||||
font-weight: bold;
|
||||
font-size: 14px;
|
||||
}
|
||||
|
||||
@media (max-width: 720px) {
|
||||
.grid {
|
||||
grid-template-columns: 1fr;
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
|
||||
.card {
|
||||
border: 1px solid var(--vp-c-divider);
|
||||
border-radius: 8px;
|
||||
background: var(--vp-c-bg);
|
||||
padding: 1rem;
|
||||
}
|
||||
|
||||
.card-title {
|
||||
font-weight: 900;
|
||||
margin-bottom: 0.75rem;
|
||||
}
|
||||
|
||||
.row {
|
||||
.control-row {
|
||||
display: flex;
|
||||
gap: 0.5rem;
|
||||
align-items: center;
|
||||
gap: 8px;
|
||||
flex-wrap: wrap;
|
||||
margin-bottom: 0.6rem;
|
||||
}
|
||||
|
||||
.label {
|
||||
font-weight: 800;
|
||||
color: var(--vp-c-text-1);
|
||||
font-size: 14px;
|
||||
}
|
||||
|
||||
.input,
|
||||
.select {
|
||||
border: 1px solid var(--vp-c-divider);
|
||||
background: var(--vp-c-bg-soft);
|
||||
color: var(--vp-c-text-1);
|
||||
border-radius: 6px;
|
||||
padding: 0.4rem 0.5rem;
|
||||
font-weight: 700;
|
||||
.text-xs {
|
||||
font-size: 12px;
|
||||
}
|
||||
|
||||
.input {
|
||||
width: 84px;
|
||||
}
|
||||
|
||||
.select {
|
||||
min-width: 140px;
|
||||
}
|
||||
|
||||
.range {
|
||||
width: 220px;
|
||||
max-width: 100%;
|
||||
}
|
||||
|
||||
.mono {
|
||||
font-family: var(--vp-font-family-mono);
|
||||
}
|
||||
|
||||
.muted {
|
||||
.text-gray {
|
||||
color: var(--vp-c-text-2);
|
||||
}
|
||||
|
||||
.btn {
|
||||
padding: 0.45rem 0.7rem;
|
||||
border-radius: 6px;
|
||||
border: 1px solid var(--vp-c-divider);
|
||||
background: var(--vp-c-bg-soft);
|
||||
color: var(--vp-c-text-1);
|
||||
cursor: pointer;
|
||||
font-weight: 800;
|
||||
font-size: 0.875rem;
|
||||
.flex-1 {
|
||||
flex: 1;
|
||||
}
|
||||
|
||||
.btn.primary {
|
||||
background: var(--vp-c-brand);
|
||||
border-color: var(--vp-c-brand);
|
||||
color: var(--vp-c-bg);
|
||||
.mt-4 {
|
||||
margin-top: 16px;
|
||||
}
|
||||
|
||||
.btn:disabled {
|
||||
opacity: 0.5;
|
||||
cursor: not-allowed;
|
||||
.mb-4-xs {
|
||||
margin-bottom: 20px;
|
||||
}
|
||||
|
||||
.samples {
|
||||
border: 1px solid var(--vp-c-divider);
|
||||
@media (min-width: 992px) {
|
||||
.mb-4-xs {
|
||||
margin-bottom: 0;
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
|
||||
.result-box {
|
||||
background-color: var(--vp-c-bg-alt);
|
||||
padding: 12px;
|
||||
border-radius: 8px;
|
||||
padding: 0.75rem;
|
||||
background: var(--vp-c-bg-soft);
|
||||
margin-bottom: 0.75rem;
|
||||
}
|
||||
|
||||
.chips {
|
||||
display: flex;
|
||||
flex-wrap: wrap;
|
||||
gap: 0.5rem;
|
||||
}
|
||||
|
||||
.chip {
|
||||
display: inline-flex;
|
||||
align-items: center;
|
||||
gap: 0.35rem;
|
||||
padding: 0.2rem 0.55rem;
|
||||
border-radius: 999px;
|
||||
border: 1px solid var(--vp-c-divider);
|
||||
background: var(--vp-c-bg);
|
||||
font-weight: 800;
|
||||
text-align: center;
|
||||
}
|
||||
|
||||
.sep {
|
||||
color: var(--vp-c-text-2);
|
||||
.result-box.good {
|
||||
border-color: var(--el-color-danger);
|
||||
background-color: var(--el-color-danger-light-9);
|
||||
}
|
||||
|
||||
.chip-x {
|
||||
margin-left: 0.2rem;
|
||||
border: none;
|
||||
background: transparent;
|
||||
cursor: pointer;
|
||||
color: var(--vp-c-text-2);
|
||||
font-size: 1rem;
|
||||
line-height: 1;
|
||||
}
|
||||
|
||||
.controls {
|
||||
display: flex;
|
||||
gap: 0.5rem;
|
||||
flex-wrap: wrap;
|
||||
margin: 0.25rem 0 0.75rem;
|
||||
}
|
||||
|
||||
.result {
|
||||
border: 1px solid var(--vp-c-divider);
|
||||
border-radius: 8px;
|
||||
background: var(--vp-c-bg-soft);
|
||||
padding: 0.75rem;
|
||||
margin: 0.5rem 0;
|
||||
}
|
||||
|
||||
.result.good {
|
||||
border-color: rgba(var(--vp-c-brand-rgb), 0.35);
|
||||
.result-box.bad {
|
||||
border-color: var(--el-color-primary);
|
||||
background-color: var(--el-color-primary-light-9);
|
||||
}
|
||||
|
||||
.result-title {
|
||||
font-weight: 900;
|
||||
color: var(--vp-c-text-1);
|
||||
font-size: 12px;
|
||||
color: var(--vp-c-text-2);
|
||||
text-transform: uppercase;
|
||||
}
|
||||
|
||||
.result-value {
|
||||
margin-top: 0.25rem;
|
||||
font-weight: 900;
|
||||
font-size: 1.1rem;
|
||||
font-size: 24px;
|
||||
font-weight: bold;
|
||||
margin: 8px 0;
|
||||
}
|
||||
|
||||
.result-note {
|
||||
margin-top: 0.35rem;
|
||||
color: var(--vp-c-text-2);
|
||||
font-size: 0.85rem;
|
||||
.result-code {
|
||||
font-family: monospace;
|
||||
font-size: 12px;
|
||||
background-color: rgba(0, 0, 0, 0.05);
|
||||
padding: 4px;
|
||||
border-radius: 4px;
|
||||
}
|
||||
|
||||
.hint {
|
||||
margin-top: 0.5rem;
|
||||
color: var(--vp-c-text-2);
|
||||
font-size: 0.85rem;
|
||||
line-height: 1.6;
|
||||
.sample-chips {
|
||||
display: flex;
|
||||
flex-wrap: wrap;
|
||||
gap: 8px;
|
||||
min-height: 40px;
|
||||
}
|
||||
|
||||
.gap-2 {
|
||||
gap: 8px;
|
||||
}
|
||||
</style>
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