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

解决的问题

本仓库为书籍《Learning Deep Representations of Data Distributions》提供了源代码和构建工具。它旨在帮助用户从零开始生成书籍、复现书中图表所使用的代码，或为项目贡献内容和翻译。

工作原理

该项目使用 LaTeX 进行文档排版，并使用 Python（通过 uv 管理）执行与书籍章节相关的代码。用户可以使用 latexmk 构建整本书或单个章节。为了运行代码，仓库使用 uv 管理专用的虚拟环境，允许用户执行各章节文件夹中的特定脚本。

适用人群

本仓库面向希望深入研究书籍原始材料的读者，包括希望在本地构建书籍、复现技术图表，或为文本贡献改进和翻译的开发者、研究人员和学生。

主要亮点

• 使用标准的 LaTeX 工具构建整本书或单个章节。
• 使用由 uv 管理的 Python 脚本复现图表和技术示例。
• 使用 make4ht 和 MathJax 生成网页版书籍。
• 通过 GitHub pull requests 贡献内容或翻译的结构化工作流。
• 包含关于报告问题和本地开发系统要求的清晰说明。