feat: update docs and components, fix DLQ demo bug

2026-01-18 12:21:49 +08:00
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 这被称为**专家系统 (Expert Systems)**。

 ### 1.1 什么是"基于规则"？
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 就像教小孩：
-*   如果看到红灯，就停下。
-*   如果下雨，就带伞。
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+- 如果看到红灯，就停下。
+- 如果下雨，就带伞。

 ### 1.2 交互演示：规则 vs 学习
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 下方的演示展示了两种方式的区别。
-*   **左边 (规则)**：你必须显式地写代码 `if (size > 6)`。如果世界变了（比如苹果变小了），你的代码就失效了。
-*   **右边 (学习)**：你不需要写规则。你只需要给机器看一堆苹果和樱桃的数据，点击 **Train**，它自己会"悟"出一个分界线。
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+- **左边 (规则)**：你必须显式地写代码 `if (size > 6)`。如果世界变了（比如苹果变小了），你的代码就失效了。
+- **右边 (学习)**：你不需要写规则。你只需要给机器看一堆苹果和樱桃的数据，点击 **Train**，它自己会"悟"出一个分界线。

 <RuleBasedVsLearningDemo />

@@ -44,6 +48,7 @@
 科学家开始模仿人脑的结构——**神经元**。

 ### 2.1 感知机 (Perceptron)
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 这是最简单的神经元模型。它接收多个输入，根据**权重 (Weight)** 加权求和，如果超过某个**阈值 (Bias)**，就激活。

 $$ Output = \begin{cases} 1 & \text{if } \sum (w_i \cdot x_i) + b > 0 \\ 0 & \text{otherwise} \end{cases} $$
@@ -51,9 +56,11 @@ $$ Output = \begin{cases} 1 & \text{if } \sum (w_i \cdot x_i) + b > 0 \\ 0 & \te
 听起来很复杂？动手试一下！

 ### 2.2 交互演示：玩转神经元
+
 调整下方的 **Weights (权重)** 和 **Bias (偏置)**，看看能否控制神经元的输出。
-*   **Weights ($w$)**：代表输入的"重要性"。$w$ 越大，这个输入对结果影响越大。
-*   **Bias ($b$)**：代表神经元的"门槛"。$b$ 越小，神经元越容易兴奋（输出 1）。
+
+- **Weights ($w$)**：代表输入的"重要性"。$w$ 越大，这个输入对结果影响越大。
+- **Bias ($b$)**：代表神经元的"门槛"。$b$ 越小，神经元越容易兴奋（输出 1）。

 <PerceptronDemo />

@@ -74,10 +81,10 @@ $$ Output = \begin{cases} 1 & \text{if } \sum (w_i \cdot x_i) + b > 0 \\ 0 & \te

 ## 4. 总结

-| 时代 | 核心理念 | 代表产物 | 局限 |
-| :--- | :--- | :--- | :--- |
-| **符号主义** | 智慧 = 规则 | 深蓝 (下棋), 医疗诊断系统 | 无法处理模糊、复杂的现实世界 |
-| **连接主义** | 智慧 = 神经网络 | AlphaGo, 人脸识别 | 需要海量数据，是个"黑盒" |
-| **生成式 AI** | 智慧 = 通用理解 | ChatGPT, Midjourney | 幻觉 (一本正经胡说八道) |
+| 时代          | 核心理念        | 代表产物                  | 局限                         |
+| :------------ | :-------------- | :------------------------ | :--------------------------- |
+| **符号主义**  | 智慧 = 规则     | 深蓝 (下棋), 医疗诊断系统 | 无法处理模糊、复杂的现实世界 |
+| **连接主义**  | 智慧 = 神经网络 | AlphaGo, 人脸识别         | 需要海量数据，是个"黑盒"     |
+| **生成式 AI** | 智慧 = 通用理解 | ChatGPT, Midjourney       | 幻觉 (一本正经胡说八道)      |

 AI 的进化，就是从"人工设定规则"到"机器自动学习数据"的过程。