Add mindinsight description for scalar,image,histogram and tensor

tutorials/notebook/README.md

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 | 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
 |  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
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tutorials/notebook/mindinsight/mindinsight_image_histogram_scalar_tensor.ipynb

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     "\n",
     "执行下面一段代码下载CIFAR-10二进制格式数据集到当前工作目录，该段代码分为两部分：\n",
     "\n",
-    "1. 判断当前工作目录是否存在CIFAR-10二进制格式数据集目录，不存在则创建目录，存在则跳至[**数据预处理**](#数据预处理)。\n",
-    "2. 判断CIFAT-10数据集目录是否存在CIFAR-10二进制格式数据集，不存在则下载CIFAR-10二进制格式数据集，存在则跳至[**数据预处理**](#数据预处理)。"
+    "1. 判断当前工作目录是否存在CIFAR-10二进制格式数据集目录，不存在则创建目录，存在则跳至[**数据处理**](#数据处理)。\n",
+    "2. 判断CIFAT-10数据集目录是否存在CIFAR-10二进制格式数据集，不存在则下载CIFAR-10二进制格式数据集，存在则跳至[**数据处理**](#数据处理)。"
    ]
   },
   {
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  },
  "nbformat": 4,
  "nbformat_minor": 4
-}
+}
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