Ma-Lab-Berkeley/deep-representation-learning-book

解決する課題

このリポジトリは、書籍『Learning Deep Representations of Data Distributions』のソースコードとビルドツールを提供します。本書籍をゼロから生成したいユーザー、図に使用されているコードを再現したいユーザー、あるいはプロジェクトにコンテンツや翻訳を提供したいユーザー向けに設計されています。

仕組み

このプロジェクトでは、ドキュメントの組版に LaTeX を使用し、書籍の各章に関連するコードの実行には Python（uv で管理）を使用します。ユーザーは latexmk を使用して、書籍全体または個別の章をビルドできます。コードを実行するために、リポジトリは uv を使用して専用の仮想環境を管理し、各章のフォルダー内にある特定のスクリプトを実行できるようにしています。

対象読者

このリポジトリは、書籍のソース資料を活用したい読者を対象としています。これには、書籍をローカルでビルドしたり、技術的な図を再現したり、テキストの改善や翻訳に貢献したい開発者、研究者、学生が含まれます。

ハイライト

• 標準的な LaTeX ツールを使用して、書籍全体または個別の章をビルド可能。
• uv で管理された Python スクリプトを使用して、図や技術的なサンプルを再現可能。
• make4ht と MathJax を使用して、Web 版の書籍を生成可能。
• GitHub pull requests を通じたコンテンツや翻訳の貢献のための構造化されたワークフロー。
• 問題の報告方法やローカル開発に必要なシステム要件に関する明確な手順が含まれています。