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

해결하는 문제

이 저장소는 도서 'Learning Deep Representations of Data Distributions'를 위한 소스 코드와 빌드 도구를 제공합니다. 이 프로젝트는 책을 처음부터 생성하거나, 도표에 사용된 코드를 재현하거나, 프로젝트에 콘텐츠 및 번역을 기여하고자 하는 사용자를 위해 설계되었습니다.

작동 방식

이 프로젝트는 문서 조판을 위해 LaTeX를 사용하며, 책의 각 장과 관련된 코드를 실행하기 위해 Python(uv로 관리)을 사용합니다. 사용자는 latexmk를 사용하여 전체 책이나 개별 장을 빌드할 수 있습니다. 코드를 실행하기 위해 저장소는 uv를 사용하여 전용 가상 환경을 관리하며, 이를 통해 사용자는 각 장 폴더 내의 특정 스크립트를 실행할 수 있습니다.

대상 사용자

이 저장소는 책의 소스 자료를 활용하고자 하는 독자를 위한 것으로, 책을 로컬에서 빌드하거나 기술 도표를 재현하거나 텍스트 개선 및 번역에 기여하고자 하는 개발자, 연구원, 학생을 포함합니다.

주요 특징

• 표준 LaTeX 도구를 사용하여 전체 책 또는 개별 장 빌드 가능.
• uv로 관리되는 Python 스크립트를 사용하여 도표 및 기술 예제 재현 가능.
• make4ht 및 MathJax를 사용하여 웹 기반 버전의 책 생성 가능.
• GitHub pull requests를 통한 콘텐츠 또는 번역 기여를 위한 구조화된 워크플로우.
• 문제 보고 방법 및 로컬 개발을 위한 시스템 요구 사항에 대한 명확한 지침 포함.