add mixed_precision.ipynb in notebook

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 |  MindInsight的模型溯源和数据溯源体验            |  [mindinsight_model_lineage_and_data_lineage.ipynb](https://gitee.com/mindspore/docs/blob/master/tutorials/notebook/mindinsight/mindinsight_model_lineage_and_data_lineage.ipynb)       | 模型调优         | - 了解MindSpore中训练数据的采集及展示 <br/> - 学习使用SummaryRecord记录数据 <br/> - 学习使用回调函数SummaryCollector进行数据采集 <br/> - 使用MindInsight进行数据可视化 <br/> - 了解数据溯源和模型溯源的使用方法
 | 计算图和数据图可视化         | [calculate_and_datagraphic.ipynb](https://gitee.com/mindspore/docs/blob/master/tutorials/notebook/mindinsight/calculate_and_datagraphic.ipynb)       | 模型调优           | - 了解MindSpore中新增可视化功能 <br/> - 学习使用MindInsight可视化看板<br/> - 学习使用查看计算图可视化图的信息的方法<br/> - 学习使用查看数据图中展示的信息的方法 
 | 标量、直方图、图像和张量可视化         | [mindinsight_image_histogram_scalar_tensor.ipynb](https://gitee.com/mindspore/docs/blob/master/tutorials/notebook/mindinsight/mindinsight_image_histogram_scalar_tensor.ipynb)       | 模型调优           | - 了解完整的MindSpore深度学习及MindInsight可视化展示的过程 <br/> - 学习使用MindInsight对训练过程中标量、直方图、图像和张量信息进行可视化展示<br/> - 学习使用Summary算子记录标量、直方图、图像和张量信息<br/> - 学习单独对标量、直方图、图像和张量信息进行记录并可视化展示的方法
+| 混合精度         | [mixed_precision.ipynb](https://gitee.com/mindspore/docs/blob/master/tutorials/notebook/mixed_precision.ipynb)       | 性能优化           | - 了解混合精度训练的原理  <br/> - 学习在MindSpore中使用混合精度训练 <br/> - 对比单精度训练和混合精度训练的对模型训练的影响 
 | 模型安全         | [model_security.ipynb](https://gitee.com/mindspore/docs/blob/master/tutorials/notebook/model_security.ipynb)       | AI安全和隐私           | - 了解AI算法的安全威胁的概念和影响<br/> - 介绍MindArmour提供的模型安全防护手段<br/> - 学习如何模拟攻击训练模型<br/> - 学习针对被攻击模型进行对抗性防御

tutorials/source_zh_cn/advanced_use/mixed_precision.md

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 ## 概述