From 1bd0197b5ae4e46f91f19b25d4c90d3924387916 Mon Sep 17 00:00:00 2001
From: Shan Yi <35982308+shanyi15@users.noreply.github.com>
Date: Mon, 21 May 2018 10:59:17 +0800
Subject: [PATCH] Update cpu_profiling_cn.md

---
 doc/fluid/howto/optimization/cpu_profiling_cn.md | 4 +++-
 1 file changed, 3 insertions(+), 1 deletion(-)

diff --git a/doc/fluid/howto/optimization/cpu_profiling_cn.md b/doc/fluid/howto/optimization/cpu_profiling_cn.md
index 8266dec3c61..198a05a79e1 100644
--- a/doc/fluid/howto/optimization/cpu_profiling_cn.md
+++ b/doc/fluid/howto/optimization/cpu_profiling_cn.md
@@ -1,3 +1,5 @@
+# CPU性能调优
+
 此教程会介绍如何使用Python的cProfile包、Python库yep、Google perftools来进行性能分析 (profiling) 与调优（performance tuning）。
 
 Profling 指发现性能瓶颈。系统中的瓶颈可能和程序员开发过程中想象的瓶颈相去甚远。Tuning 指消除瓶颈。性能优化的过程通常是不断重复地 profiling 和 tuning。
@@ -8,7 +10,7 @@ PaddlePaddle 用户一般通过调用 Python API 编写深度学习程序。大
 * Python 与 C++ 混合代码的性能分析
 
 
-# Python代码的性能分析
+## Python代码的性能分析
 
 ### 生成性能分析文件
 
-- 
GitLab