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第三章 3.3.1表格显示没有居中

https://openmlsys.github.io/chapter_distributed_training/overview.html#id2
我在safari浏览器下正常显示，chrome浏览器下显示不出来似乎

模型部署的模型保护相关内容缺失

拓展篇如果有大佬能供多补充一些开源的项目那就更好了，比如深度推荐系统中nv的hugeCTR之类的，联邦学习中字节的框架。如果有大佬能够分析开源项目中的一些具体设计实现那就更棒了！

本页的代码显示没有显示为Python高亮格式

(1) 章节/位置：1.3章机器学习系统基本组成最上方

(2) 问题描述: 图中所示内容章节和目录对不上。比如：计算加速器（第4章）位于目录的第7章；数据处理（第7章）位于目录第8章等等。

(3)建议: 调整图片内容。

全文图片宽度占比需要讨论，如图5.4.5占页面比例很大，图6.2.5占页面比例很小

With our community grows bigger, we need a better README to tell our community what we are doing and what they can benefit from this project and how they can get involved in developing this project together.

【第一章】这里应该是“，”
https://openmlsys.github.io/chapter_introduction/machine_learning_applications.html#id1

https://openmlsys.github.io/chapter_explainable_AI/explainable_ai.html#id2

https://github.com/openmlsys/openmlsys-zh/blob/main/chapter_programming_interface/c_python_interaction.md
这里的 CPython 是否指 Cython？

Chapter 1 导论

1.1 机器学习应用

• 监督学习是已知输入输出对应关系情况下的学习，比如 给定输入图像和它对应的内容标签，则学习图像分类（Classification）;
  建议：监督学习是已知输入输出对应关系情况下的学习，比如： 给定输入图像和它对应的内容标签，学习图像分类（Classification）;
• 强化学习则是给定一个学习环境和任务目标，算法自主地去不断尝试、改进自己、以实现任务目标 。比如 AlphaGo围棋就是用强化学习实现的，给定的环境是围棋的规则、而目标则是胜利得分。
  建议：强化学习则是给定一个学习环境和任务目标，算法自主地去不断尝试、改进自己、以实现任务目标 ，比如： AlphaGo围棋就是用强化学习实现的，给定的环境是围棋的规则、而目标则是胜利得分。
• 虽然机器学习算法很多，但无论是经典算法还是深度学习算法的计算往往以向量、矩阵运算为主体的，因此本书主要通过深度神经网络为例子展开机器学习系统的介绍。
  建议：矩阵运算为主体。
• 从应用领域上划分...这一段开始，一些专业名词没有加对应英文，和其他段落不一致。

1.2 机器学习系统的需求

• 图1.2.1中的 机器学习框架部分 存在几个问题。第一：例如后面的 冒号 与下面一个不一致，这里应该是写成英文的了；第二：每个框架后面的逗号也是英文的。
• 图1.2.1的标题从 机器学习框架 改为 机器学习系统 更加准确？这个图是包含了三部分：应用，框架和硬件（处理器），但是标题没有反应出来。
• Self-attention Neural Networks 改为 Self-Attention ... 字母大写。
• 在设计机器学习框架的过程，.. 这里少了一个字，应改为 的过程中。

1.3 机器学习系统基本组成

1.4 适用读者

未完待续...

• 7.3.3, 7.3.4 图片需要重新做并去掉白底
• 7.3.5 图片需要高清版本
• 7.3.9 图片需要重做并去掉白底，目前为从MapReduce论文中截图

表3.3.2 主流框架动态图转换静态图支持 表格中 context 和 paddle 中间不应该有空格

• conte xt -> context
• pa ddle -> paddle

应该是numref前面少加了空行

目前我们的表格显示大都都是左对齐显示。这个问题我们可以统一看一下，目前有两个可能的解决方案：

• 在markdown里面嵌入html进行居中显示。但是有可能d2lbook 转换的时候忽略掉我们的格式控制
• 通过脚本直接修改转换后的html中的table的align选项

这个事情会由 @eedalong 先研究一下，给出一个统一的解决方案～

“便携” -> “编写”

且没有编号

这里的1，2，3，4指的是啥

自动引用无需再加如图，直接如xxx

现在都放到两行上了

【深度学习推荐系统】一章MD文件拆分

看到有介绍深度学习系统相关的工作，必须要赞一个，看到计算图章节提到了动态图和静态图，另外，清华计图团队在计算图方面有非常多的研究，相关论文：https://cg.cs.tsinghua.edu.cn/jittor/papers/ 《Jittor: a novel deep learning framework with meta-operators and unified graph execution》 这篇工作提出了统一计算图，兼顾动态图易于调试和静态图易于优化两者的优点，同时还提出元算子抽象，并且对Nvidia、华为Ascend、寒武纪、OpenCL、ROCm等多种硬件设备进行了支持，我的微信：randonlang，可以一起参与讨论。

接下来我们通过 图5.2.9 中的一段程序作为示例，来进一步分析MindIR。

此图5.2.9 没有正确找到路径: https://openmlsys.github.io/chapter_frontend_and_ir/intermediate_representation.html#mindir-example

可能是因为路径后缀的大小写问题导致的 https://github.com/openmlsys/openmlsys.github.io/blob/main/docs/_images/中间表示-MindIR示例.PNG

cc @LiangZhibo

https://openmlsys.github.io/chapter_distributed_training/methods.html#id4

图片像素不够，图片白色底未去除。

第八章的跳转链接，有的时候没有显示8.

参考STYLE_GUIDE.md，具体示例可参考附录那一章节

PyTorch 不支持静态图。