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tutorials/notebook/README.md

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 | 自然语言处理应用         |  [nlp_application.ipynb](https://gitee.com/mindspore/docs/blob/master/tutorials/notebook/nlp_application.ipynb)         | 应用实践              | - 展示MindSpore在自然语言处理的应用<br/> - 展示自然语言处理中数据集特定的预处理方法<br/> - 展示如何定义基于LSTM的SentimentNet网络 
 | 计算机视觉应用     | [computer_vision_application.ipynb](https://gitee.com/mindspore/docs/blob/master/tutorials/notebook/computer_vision_application.ipynb)       | 应用实践           | - 学习MindSpore卷积神经网络在计算机视觉应用的过程 <br/> - 学习下载CIFAR-10数据集，搭建运行环境<br/>- 学习使用ResNet-50构建卷积神经网络<br/> - 学习使用Momentum和SoftmaxCrossEntropyWithLogits构建优化器和损失函数<br/> - 学习调试参数训练模型，判断模型精度
 | 模型的训练及验证同步方法         | [synchronization_training_and_evaluation.ipynb](https://gitee.com/mindspore/docs/blob/master/tutorials/notebook/synchronization_training_and_evaluation.ipynb)       | 应用实践          | - 了解模型训练和验证同步进行的方法<br/> - 学习同步训练和验证中参数设置方法<br/> - 利用绘图函数从保存的模型中挑选出最优模型 
+| 优化数据准备的性能         | [optimize_the_performance_of_data_preparation.ipynb](https://gitee.com/mindspore/docs/blob/master/tutorials/notebook/optimize_the_performance_of_data_preparation/optimize_the_performance_of_data_preparation.ipynb)       | 应用实践          | - 数据加载性能优化<br/> - shuffle性能优化<br/> - 数据增强性能优化<br/> - 性能优化方案总结
 | 使用PyNative进行神经网络的训练调试体验          | [debugging_in_pynative_mode.ipynb](https://gitee.com/mindspore/docs/blob/master/tutorials/notebook/debugging_in_pynative_mode.ipynb)      | 模型调优        | - GPU平台下从数据集获取单个数据进行单个step训练的数据变化全过程解读 <br/> - 了解PyNative模式下的调试方法 <br/> - 图片数据在训练过程中的变化情况的图形展示 <br/> - 了解构建权重梯度计算函数的方法 <br/> - 展示1个step过程中权重的变化及数据展示
 | 自定义调试信息体验文档         | [customized_debugging_information.ipynb](https://gitee.com/mindspore/docs/blob/master/tutorials/notebook/customized_debugging_information.ipynb)       | 模型调优           | - 了解MindSpore的自定义调试算子 <br/> - 学习使用自定义调试算子Callback设置定时训练<br/>- 学习设置metrics算子输出相对应的模型精度信息<br/> - 学习设置日志环境变量来控制glog输出日志
 |  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

tutorials/source_zh_cn/index.rst

@@ -35,6 +35,7 @@ MindSpore教程
    advanced_use/second_order_optimizer_for_resnet50_application
    advanced_use/synchronization_training_and_evaluation
    advanced_use/bert_poetry
+   advanced_use/optimize_the_performance_of_data_preparation
 
 .. toctree::
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@@ -55,7 +56,6 @@ MindSpore教程
    advanced_use/graph_kernel_fusion
    advanced_use/quantization_aware
    advanced_use/gradient_accumulation
-   advanced_use/optimize_the_performance_of_data_preparation
 
 .. toctree::
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