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netrans/README.md

@@ -36,7 +36,7 @@ netrans 支持的 输入模型、量化数据和输出数据类型、算子 如
 | ONNX|支持 ONNX 至 1.14.0， opset支持至19 |
 | Pytorch | 支持 Pytorch 至 1.5.1 |
 | Keras |支持以TensorFLow 2.0.x, 2.3.x, 2.6.x, 2.8.x, 2.10.x, 2.12.x 作为后端导出的keras模型|
-| Darknet |支持[官网](https://pjreddie.com/darknet/)列出 darknet 模型|
+| Darknet |支持Darknet官网列出 darknet 模型|
 
 |数据支持|描述|
 |:---|---|
@@ -313,7 +313,6 @@ input_meta:
    shape:
    - 1
    - 1
-  
   ```
 
 上面示例文件的各个参数解释：
@@ -349,7 +348,7 @@ input_meta:
 如果我们训练好的模型的数据类型是float32的，为了使模型以更高的效率在pnna上运行，我们可以对模型进行量化操作，量化操作可能会带来一定程度的精度损失。<
 在netrans_cli目录下使用quantize.sh脚本进行量化操作。
 
-用法：./quantize.sh 以模型文件名命名的模型数据文件夹 量化类型，例如：
+- 用法：./quantize.sh 以模型文件名命名的模型数据文件夹 量化类型，例如：
 
   ```shell
   $ ./quantize.sh lenet uint8
@@ -397,7 +396,7 @@ SUCCESS
 
 在netrans_cli目录下使用export.sh脚本进行推理。
 
-用法：./export.sh 以模型文件名命名的模型数据文件夹 数据类型，例如：
+- 用法：./export.sh 以模型文件名命名的模型数据文件夹 数据类型，例如：
 
 ```shell
 ./export.sh lenet uint8