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--- a/experiment_1/1-LeNet5_MNIST.ipynb
+++ b/experiment_1/1-LeNet5_MNIST.ipynb
@@ -6,7 +6,6 @@
   "source": [
    "<h1 style=\"text-align:center\">基于LeNet5的手写数字识别</h1>\n",
    "\n",
-    "[TOC]\n",
    "\n",
    "## 实验介绍\n",
    "\n",
@@ -36,7 +35,7 @@
    "\n",
    "本实验需要使用华为云OBS存储实验脚本和数据集，可以参考[快速通过OBS控制台上传下载文件](https://support.huaweicloud.com/qs-obs/obs_qs_0001.html)了解使用OBS创建桶、上传文件、下载文件的使用方法。\n",
    "\n",
-    "> **提示：**华为云新用户使用OBS时通常需要创建和配置“访问密钥”，可以在使用OBS时根据提示完成创建和配置。也可以参考[获取访问密钥并完成ModelArts全局配置](https://support.huaweicloud.com/prepare-modelarts/modelarts_08_0002.html)获取并配置访问密钥。\n",
+    "> **提示：** 华为云新用户使用OBS时通常需要创建和配置“访问密钥”，可以在使用OBS时根据提示完成创建和配置。也可以参考[获取访问密钥并完成ModelArts全局配置](https://support.huaweicloud.com/prepare-modelarts/modelarts_08_0002.html)获取并配置访问密钥。\n",
    "\n",
    "创建OBS桶的参考配置如下：\n",
    "\n",
@@ -102,9 +101,9 @@
    "> - 打开Notebook前，在Jupyter Notebook文件列表页面，勾选目录里的所有文件/文件夹（实验脚本和数据集），并点击列表上方的“Sync OBS”按钮，使OBS桶中的所有文件同时同步到Notebook工作环境中，这样Notebook中的代码才能访问数据集。参考[使用Sync OBS功能](https://support.huaweicloud.com/engineers-modelarts/modelarts_23_0038.html)。\n",
    "> - 打开Notebook后，选择MindSpore环境作为Kernel。\n",
    "\n",
-    "> **提示：**上述数据集和脚本的准备工作也可以在Notebook环境中完成，在Jupyter Notebook文件列表页面，点击右上角的\"New\"->\"Terminal\"，进入Notebook环境所在终端，进入`work`目录，可以使用常用的linux shell命令，如`wget, gzip, tar, mkdir, mv`等，完成数据集和脚本的下载和准备。\n",
+    "> **提示：** 上述数据集和脚本的准备工作也可以在Notebook环境中完成，在Jupyter Notebook文件列表页面，点击右上角的\"New\"->\"Terminal\"，进入Notebook环境所在终端，进入`work`目录，可以使用常用的linux shell命令，如`wget, gzip, tar, mkdir, mv`等，完成数据集和脚本的下载和准备。\n",
    "\n",
-    "> **提示：**请从上至下阅读提示并执行代码框进行体验。代码框执行过程中左侧呈现[\\*]，代码框执行完毕后左侧呈现如[1]，[2]等。请等上一个代码框执行完毕后再执行下一个代码框。\n",
+    "> **提示：** 请从上至下阅读提示并执行代码框进行体验。代码框执行过程中左侧呈现[\\*]，代码框执行完毕后左侧呈现如[1]，[2]等。请等上一个代码框执行完毕后再执行下一个代码框。\n",
    "\n",
    "导入MindSpore模块和辅助模块："
   ]
@@ -221,6 +220,7 @@
    "定义LeNet5模型，模型结构如下图所示。\n",
    "\n",
    "<img src=\"http://deeplearning.net/tutorial/_images/mylenet.png\">\n",
+    "\n",
    "[1] 图片来源于http://deeplearning.net"
   ]
  },
@@ -294,7 +294,7 @@
   "source": [
    "使用随机初始化的LeNet模型对手写数字进行识别，可以看到识别结果是随机的（大多数情况下是错误的）。\n",
    "\n",
-    "> **提示：**MindSpore提供的基础数据类型为Tensor，Tensor支持numpy、list、tuple作为输入，并将其转换为Tensor类型。"
+    "> **提示：** MindSpore提供的基础数据类型为Tensor，Tensor支持numpy、list、tuple作为输入，并将其转换为Tensor类型。"
   ]
  },
  {
@@ -509,7 +509,7 @@
   "name": "python",
   "nbconvert_exporter": "python",
   "pygments_lexer": "ipython3",
-   "version": "3.7.5"
+   "version": "3.7.6"
  }
 },
 "nbformat": 4,

--- a/experiment_2/2-Save_And_Load_Model.ipynb
+++ b/experiment_2/2-Save_And_Load_Model.ipynb
@@ -6,7 +6,6 @@
   "source": [
    "<h1 style=\"text-align:center\">训练时模型的保存和加载</h1>\n",
    "\n",
-    "[TOC]\n",
    "\n",
    "## 实验介绍\n",
    "\n",
@@ -36,7 +35,7 @@
    "\n",
    "本实验需要使用华为云OBS存储实验脚本和数据集，可以参考[快速通过OBS控制台上传下载文件](https://support.huaweicloud.com/qs-obs/obs_qs_0001.html)了解使用OBS创建桶、上传文件、下载文件的使用方法。\n",
    "\n",
-    "> **提示：**华为云新用户使用OBS时通常需要创建和配置“访问密钥”，可以在使用OBS时根据提示完成创建和配置。也可以参考[获取访问密钥并完成ModelArts全局配置](https://support.huaweicloud.com/prepare-modelarts/modelarts_08_0002.html)获取并配置访问密钥。\n",
+    "> **提示：** 华为云新用户使用OBS时通常需要创建和配置“访问密钥”，可以在使用OBS时根据提示完成创建和配置。也可以参考[获取访问密钥并完成ModelArts全局配置](https://support.huaweicloud.com/prepare-modelarts/modelarts_08_0002.html)获取并配置访问密钥。\n",
    "\n",
    "创建OBS桶的参考配置如下：\n",
    "\n",
@@ -70,7 +69,7 @@
    "将脚本和数据集上传到OBS桶中，组织为如下形式：\n",
    "\n",
    "```\n",
-    "experiment_1\n",
+    "experiment_2\n",
    "├── MNIST\n",
    "│   ├── test\n",
    "│   │   ├── t10k-images-idx3-ubyte\n",
@@ -184,6 +183,7 @@
    "定义LeNet5模型，模型结构如下图所示。\n",
    "\n",
    "<img src=\"http://deeplearning.net/tutorial/_images/mylenet.png\">\n",
+    "\n",
    "[1] 图片来源于http://deeplearning.net"
   ]
  },
@@ -513,8 +513,8 @@
    "- 算法来源：常用框架->Ascend-Powered-Engine->MindSpore\n",
    "- 代码目录：选择上述新建的OBS桶中的experiment_2目录\n",
    "- 启动文件：选择上述新建的OBS桶中的experiment_2目录下的`main.py`\n",
-    "- 数据来源：数据存储位置->选择上述新建的OBS桶中的experiment_1文件夹下的MNIST目录\n",
-    "- 训练输出位置：选择上述新建的OBS桶中的experiment_1目录并在其中创建output目录\n",
+    "- 数据来源：数据存储位置->选择上述新建的OBS桶中的experiment_2文件夹下的MNIST目录\n",
+    "- 训练输出位置：选择上述新建的OBS桶中的experiment_2目录并在其中创建output目录\n",
    "- 作业日志路径：同训练输出位置\n",
    "- 规格：Ascend:1*Ascend 910\n",
    "- 其他均为默认\n",
@@ -558,7 +558,7 @@
   "name": "python",
   "nbconvert_exporter": "python",
   "pygments_lexer": "ipython3",
-   "version": "3.7.5"
+   "version": "3.7.6"
  }
 },
 "nbformat": 4,

--- a/experiment_3/3-Computer_Vision.md
+++ b/experiment_3/3-Computer_Vision.md
 <h1 style="text-align:center">计算机视觉应用</h1>

-[TOC]

 ## 实验介绍

@@ -30,7 +29,7 @@

 本实验需要使用华为云OBS存储脚本和数据集，可以参考[快速通过OBS控制台上传下载文件](https://support.huaweicloud.com/qs-obs/obs_qs_0001.html)了解使用OBS创建桶、上传文件、下载文件的使用方法。

-> **提示：**华为云新用户使用OBS时通常需要创建和配置“访问密钥”，可以在使用OBS时根据提示完成创建和配置。也可以参考[获取访问密钥并完成ModelArts全局配置](https://support.huaweicloud.com/prepare-modelarts/modelarts_08_0002.html)获取并配置访问密钥。
+> **提示：** 华为云新用户使用OBS时通常需要创建和配置“访问密钥”，可以在使用OBS时根据提示完成创建和配置。也可以参考[获取访问密钥并完成ModelArts全局配置](https://support.huaweicloud.com/prepare-modelarts/modelarts_08_0002.html)获取并配置访问密钥。

 创建OBS桶的参考配置如下：


--- a/experiment_4/4-Natural_Language_Processing.md
+++ b/experiment_4/4-Natural_Language_Processing.md
 <h1 style="text-align:center">自然语言处理应用</h1>

-[TOC]

 ## 实验介绍

@@ -30,7 +29,7 @@

 本实验需要使用华为云OBS存储脚本和数据集，可以参考[快速通过OBS控制台上传下载文件](https://support.huaweicloud.com/qs-obs/obs_qs_0001.html)了解使用OBS创建桶、上传文件、下载文件的使用方法。

-> **提示：**华为云新用户使用OBS时通常需要创建和配置“访问密钥”，可以在使用OBS时根据提示完成创建和配置。也可以参考[获取访问密钥并完成ModelArts全局配置](https://support.huaweicloud.com/prepare-modelarts/modelarts_08_0002.html)获取并配置访问密钥。
+> **提示：** 华为云新用户使用OBS时通常需要创建和配置“访问密钥”，可以在使用OBS时根据提示完成创建和配置。也可以参考[获取访问密钥并完成ModelArts全局配置](https://support.huaweicloud.com/prepare-modelarts/modelarts_08_0002.html)获取并配置访问密钥。

 创建OBS桶的参考配置如下：

@@ -104,7 +103,8 @@ BERT预训练阶段包含两个任务（两个输出）：
 - Mask语言模型（Mask LM）：预测被掩盖掉（mask）的单词；
 - NextSentence预测（NSP）：判断句子对是否具有上下文关系，即句子B是否时句子A的下一句。

-### 代码梳理
+
+#### 代码梳理

 model_zoo:Bert_NEZHA中包含两个模块：

@@ -214,6 +214,7 @@ class BertModel(nn.Cell):
 `BertAttention`为Multi-Head Attention：

 ![Multi-Head Attention](https://pic3.zhimg.com/80/v2-58d60594bc3e9cbe47faec82ef29fd76_720w.jpg)
+
 [4] 图片来源于https://zhuanlan.zhihu.com/p/34781297 和https://arxiv.org/pdf/1706.03762.pdf

 创建训练作业时，运行参数会通过脚本传参的方式输入给脚本代码，脚本必须解析传参才能在代码中使用相应参数。如data_url和train_url，分别对应数据存储路径(OBS路径)和训练输出路径(OBS路径)。脚本对传参进行解析后赋值到`args`变量里，在后续代码里可以使用。
@@ -304,7 +305,7 @@ class BertNERModel(nn.Cell):

 可以参考[使用常用框架训练模型](https://support.huaweicloud.com/engineers-modelarts/modelarts_23_0238.html)来创建并启动训练作业。

-### 代码梳理
+#### 代码梳理

 创建训练作业的参考配置：

@@ -324,11 +325,11 @@ class BertNERModel(nn.Cell):
 3. 点击运行中的训练作业，在展开的窗口中可以查看作业配置信息，以及训练过程中的日志，日志会不断刷新，等训练作业完成后也可以下载日志到本地进行查看；
 4. 在训练日志中可以看到`epoch: 3, step: 10005, outputs are (1.4425085, False)`等字段，即微调过程的输出；

-## 验证BERT
+### 验证BERT

 在TNEWS验证集上对微调后的BERT模型做验证（evaluation）。

-### 代码梳理
+#### 代码梳理

 验证BERT依赖如下几个模块：