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doc/fluid/api_cn/layers_cn.rst

@@ -3990,8 +3990,10 @@ sigmoid的分段线性逼近(https://arxiv.org/abs/1603.00391)，比sigmoid快
 
 **代码示例：**
 
+
 .. code-block:: python
 
+
     x = fluid.layers.data(name="x", shape=[3,10,32,32], dtype="float32")
     y = fluid.layers.hard_sigmoid(x, slope=0.3, offset=0.8)
 
@@ -4234,7 +4236,6 @@ image_resize
 支持重新取样方法: 
 
     BILINEAR：双线性插值
-
     NEAREST：最近邻插值
 
 参数:
@@ -4831,6 +4832,7 @@ logical_or算子
 
 .. code-block:: python
 
+
     left = fluid.layers.data(
         name='left', shape=[1], dtype='int32')
     right = fluid.layers.data(
@@ -6406,6 +6408,8 @@ resize_bilinear
 
 根据指定的out_shape执行双线性插值调整输入大小，输出形状按优先级由actual_shape、out_shape和scale指定。
 
+根据指定的out_shape执行双线性插值调整输入大小，输出形状按优先级由actual_shape、out_shape和scale指定。
+
 双线性插值是对线性插值的扩展,即二维变量方向上(如h方向和w方向)插值。关键思想是先在一个方向上执行线性插值，然后再在另一个方向上执行线性插值。
 
  `详情请参阅维基百科 https://en.wikipedia.org/wiki/Bilinear_interpolation <https://en.wikipedia.org/wiki/Bilinear_interpolation>`_ 

doc/fluid/beginners_guide/install/Tables.md

@@ -363,6 +363,7 @@ PaddePaddle通过编译时指定路径来实现引用各种BLAS/CUDA/cuDNN库。
 
 <a name="ciwhls-release"></a>
 </br></br>
+
 ## **多版本whl包列表-Release**
 
 <p align="center">