diff --git a/new/handson-py-dl-web/04.md b/new/handson-py-dl-web/04.md
index ee4f129e241e2a53de005cfe7fb1e26f395ef641..6e3e308005cd1f567ef6740e42e41e8f2593d1aa 100644
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@@ -19,7 +19,7 @@ Web 应用程序无处不在，它们已成为我们日常生活不可分割的
 要学习本章，您需要以下软件：
 
 *   TF.js 0.15.1+
-*   NPM 存储库中的`@tensorflow/tfjs-node` 0.3.0+软件包
+*   NPM 存储库中的`@tensorflow/tfjs-node` 0.3.0+ 软件包
 
 # TF.js 的基础
 
@@ -467,7 +467,7 @@ app.post('/predict', function(req, res) {
 
 该代码块仅找到与`tensor2d`变量输出中最高元素对应的索引。 请记住，在`softmax`激活输出中，最大值对应于预测的索引。
 
-在确定了输出的最大索引之后，我们使用一个简单的 switch-case 语句来确定要从 API 发送到客户端的输出。 请求数据还将记录到服务器上可见的控制台中。 最后，我们使用以下代码将 Node.js 应用程序绑定为侦听端口`3000`：
+在确定了输出的最大索引之后，我们使用一个简单的`switch-case`语句来确定要从 API 发送到客户端的输出。 请求数据还将记录到服务器上可见的控制台中。 最后，我们使用以下代码将 Node.js 应用程序绑定为侦听端口`3000`：
 
 ```py
 app.listen(3000);
@@ -603,6 +603,6 @@ node index.js
 
 # 概要
 
-在本章中，我们了解了使用 TF.js 创建模型有多么容易。 您不仅可以使用整个 JavaScript 生态系统，还可以在 TF.js 中获得所有经过预训练的 TensorFlow 模型。 我们使用 Iris 数据集开发了一个简单的 Web 应用程序，并且在此过程中，我们了解了 TF.js 必须提供的几个组件。 到目前为止，我们已经构建了两个简单的基于端到端深度学习的 Web 应用程序。
+在本章中，我们了解了使用 TF.js 创建模型有多么容易。 您不仅可以使用整个 JavaScript 生态系统，还可以在 TF.js 中获得所有经过预训练的 TensorFlow 模型。 我们使用鸢尾花数据集开发了一个简单的 Web 应用程序，并且在此过程中，我们了解了 TF.js 必须提供的几个组件。 到目前为止，我们已经构建了两个简单的基于端到端深度学习的 Web 应用程序。
 
 我们的进步确实是显而易见的。 在接下来的章节中，我们将构建自己的深度学习 API，并使用它们来创建智能 Web 应用程序。 但是在此之前，让我们在下一章中熟悉 API 的整个概念。
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diff --git a/new/handson-py-dl-web/05.md b/new/handson-py-dl-web/05.md
index 88601b4c270c16cea9f8d67ad52d5c377caf7510..af8fd7fc3a4a8e7d3a25a4a04cd8287eb0b16db8 100644
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@@ -45,7 +45,7 @@ API 除了在需要快速生产或最小工作量的产品演示时为您节省
 *   **定期和无缝更新**：
     *   对于刚起步的公司来说，一旦他们运行了第一个版本，就花大量的开发时间来改善深度学习模型通常是很昂贵的，特别是如果它们的整个商业模型不是特别以人工智能为中心的话。 任何此类用例都将从 API 使用中受益匪浅，因为 API 由推送常规更新和新功能的人员维护。
 
-考虑到所有这些，然后使用 API​​提供了最新的技术，高性能和不断发展的模型，这些模型可以一次插入到应用程序中，然后使用多年，而无需再次考虑 API。
+考虑到所有这些，然后使用 API​​ 提供了最新的技术，高性能和不断发展的模型，这些模型可以一次插入到应用程序中，然后使用多年，而无需再次考虑 API。
 
 现在，您可能会问 API 和库之间有什么区别。 让我们在下一部分中查找。
 
@@ -153,6 +153,6 @@ API 除了在需要快速生产或最小工作量的产品演示时为您节省
 
 # 概要
 
-在本章中，我们详细介绍了术语 API。 在“第 3 章”和“创建第一个深度学习 Web 应用程序”中，我们看到了如何使用 Python 使用 Python 编写 API Flask，我们看到了如何在 Web 应用程序中使用该 API。 现在，我们知道 API 与语言库的区别以及使用 API​​的重要性。 我们熟悉一些顶尖组织提供的各种深度学习 API。
+在本章中，我们详细介绍了术语 API。 在“第 3 章”和“创建第一个深度学习 Web 应用程序”中，我们看到了如何使用 Python 编写 Flask API，我们看到了如何在 Web 应用程序中使用该 API。 现在，我们知道 API 与语言库的区别以及使用 API​​的重要性。 我们熟悉一些顶尖组织提供的各种深度学习 API。
 
 在接下来的章节中，我们将了解如何使用这些 API 来构建功能强大且智能的 Web 应用程序。 在下一章中，我们将从 Google Cloud Platform 提供的深度学习 API 开始。
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