feat(latex): 新增 LaTeX 排版系统，从 Markdown 生成 ctexbook

- 新增 officefile/latex/ 目录，包含 main.tex、preamble.tex 及 14 个章节 + 10 个附录 tex 文件
- md→tex 转换流程：pandoc 转换 + _postprocess.py 后处理（去编号、修破折号、清标签）
- 修复 5 个 md 源文件的标题层级（H1→H2 降级，统一层级结构）
- 配置 VS Code LaTeX Workshop（xelatex + ctexbook 编译链）
- 新增 VS Code workspace 和 .gitignore（排除 LaTeX 编译产物）

Co-Authored-By: Claude Opus 4.7 <noreply@anthropic.com>

officefile/03-1d-sequence/03-1d-sequence.md

@@ -22,7 +22,7 @@
 
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-# 3.1 序列建模
+## 3.1 序列建模
 
 ## 为什么序列数据如此重要？
 
@@ -369,7 +369,7 @@ class EnergyPredictor(nn.Module):
 
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-# 3.2 注意力革命
+## 3.2 注意力革命
 
 ## RNN 的瓶颈：串行计算的困境
 
@@ -682,7 +682,7 @@ print(f"位置编码形状: {pe.shape}")  # (50, 64)
 
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-# 3.3 Transformer 架构
+## 3.3 Transformer 架构
 
 ## 整体结构
 
@@ -989,7 +989,7 @@ print(f"Token 文本: {tokenizer.convert_ids_to_tokens(tokens['input_ids'])}")
 
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-# 3.4 大语言模型
+## 3.4 大语言模型
 
 ## 从 Transformer 到大语言模型
 
@@ -1160,7 +1160,7 @@ Transformer 论文发表后的几年里，研究者们发现了一个关键规
 
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-# 3.5 LLM 关键技术
+## 3.5 LLM 关键技术
 
 ## RAG：检索增强生成
 
@@ -1388,7 +1388,7 @@ LLM 输出（示例）：
 
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-# 3.6 设计应用
+## 3.6 设计应用
 
 ## 应用一：设计文档文本分类
 
@@ -1548,7 +1548,7 @@ class DesignAssistant:
 
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-# 思考与练习
+## 思考与练习
 
 1. **模型选择**：在设计项目文档分类任务中，你会选择 BERT 还是 GPT 架构？为什么？考虑模型规模、训练成本、任务特点等因素。
 
@@ -1558,7 +1558,7 @@ class DesignAssistant:
 
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-# 关键术语
+## 关键术语
 
 | 中文 | 英文 | 说明 |
 |------|------|------|
@@ -1585,7 +1585,7 @@ class DesignAssistant:
 
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-# 延伸阅读
+## 延伸阅读
 
 - [Attention Is All You Need](https://arxiv.org/abs/1706.03762) — Transformer 原始论文
 - [The Illustrated Transformer](https://jalammar.github.io/illustrated-transformer/) — Transformer 可视化解读