# Python最小手势模型实验

本实验只依赖Python标准库。数据为24条`SYNTHETIC`形状特征，不含相机图像或RY-H2真实数据。

## 运行

在交付包根目录执行：

```powershell
python app/teaching_gesture_model.py --output D:\CodexTemp\rps-model-manifest.json
python -m unittest tests.test_teaching_gesture_model
```

第一条命令重新计算三类训练质心，在validation/test上生成混淆矩阵，并写出模型Manifest；第二条命令检查黄金Manifest、group泄漏拒绝、unknown门和零硬件权限。

## 学习问题

1. 为什么同一`groupId`不能跨train/test？
2. 质心是怎样由训练样本求平均得到的？
3. 为什么测试集即使100%准确，也不能证明真实相机可靠？
4. 为什么Manifest中的`actionEligible`始终为false？

生成Manifest只证明当前算法可复现处理当前合成数据。它不证明真实模型精度，不授予课程成绩、预约、教师批准、Lease、通道所有权或灵巧手动作权限。