Perceptron

Visualisation interactive d'un perceptron simple : l'utilisateur définit une droite de séparation, ajoute des points et entraîne le modèle à les classifier (ABOVE / BELOW).

Stack

• Backend : Java 25, Spring Boot 4
• Frontend : TypeScript, Lit (Web Components), Carbon Design System, Vite
• Build : Maven (le build frontend est intégré via frontend-maven-plugin)

Structure

src/main/java/tech/edwyn/perceptron/
├── domain/          # Modèle métier (Point, Line, Label, Classification) + port ForPredicting
└── infra/
    ├── controllers/ # REST API (/classification)
    └── spi/         # Implémentations : Perceptron, GeometryPrediction

src/main/frontend/   # Application Lit (Web Components)

API REST

Méthode	Endpoint	Description
GET	/classification	État courant (points + prédiction)
POST	/classification/boundary	Définir la droite de référence
POST	/classification/points	Ajouter un point aléatoire
POST	/classification/train	Effectuer une itération d'entraînement
POST	/classification/reset	Réinitialiser

Prérequis

• Java 25+
• Maven 3.9+

Node.js et npm sont téléchargés automatiquement par Maven lors du build.

Build & lancement

# Build complet (frontend + backend) et lancement
mvn spring-boot:run

L'application est accessible sur http://localhost:8080.

Développement frontend

Pour itérer rapidement sur le frontend avec hot-reload :

# Dans un terminal — backend
mvn spring-boot:run
npm run build:watch