Update QUICK_STARTED_cn.md (#1757)

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docs/tutorials/QUICK_STARTED_cn.md

@@ -31,14 +31,14 @@ python dataset/roadsign_voc/download_roadsign_voc.py
 ```
 # 边训练边测试 CPU需要约1小时(use_gpu=false)，1080Ti GPU需要约5分钟。
 # -c 参数表示指定使用哪个配置文件
-# -o 参数表示指定配置文件种的全局变量（覆盖配置文件种的设置），这里设置使用gpu，
+# -o 参数表示指定配置文件中的全局变量（覆盖配置文件中的设置），这里设置使用gpu，
 # --eval 参数表示边训练边评估，会自动保存一个评估结果最的名为best_model.pdmodel的模型
 
 
 python tools/train.py -c configs/yolov3_mobilenet_v1_roadsign.yml --eval -o use_gpu=true
 ```
 
-如果想通过VisualDL实时观察loss变化曲线，在训练命令种添加--use_vdl=true，以及通过--vdl_log_dir设置日志保存路径。
+如果想通过VisualDL实时观察loss变化曲线，在训练命令中添加--use_vdl=true，以及通过--vdl_log_dir设置日志保存路径。
 
 **但注意VisualDL需Python>=3.5**
 
@@ -62,7 +62,7 @@ visualdl --logdir vdl_dir/scalar/ --host <host_IP> --port <port_num>
 ```
 # 评估 默认使用训练过程中保存的best_model
 # -c 参数表示指定使用哪个配置文件
-# -o 参数表示指定配置文件种的全局变量（覆盖配置文件种的设置），需使用单卡评估
+# -o 参数表示指定配置文件中的全局变量（覆盖配置文件中的设置），需使用单卡评估
 
 CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python tools/eval.py -c configs/yolov3_mobilenet_v1_roadsign.yml-o use_gpu=true
 ```
@@ -71,7 +71,7 @@ CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python tools/eval.py -c configs/yolov3_mobilenet_v1_roads
 ### 3、预测
 ```
 # -c 参数表示指定使用哪个配置文件
-# -o 参数表示指定配置文件种的全局变量（覆盖配置文件种的设置）
+# -o 参数表示指定配置文件中的全局变量（覆盖配置文件中的设置）
 # --infer_img 参数指定预测图像路径
 # 预测结束后会在output文件夹中生成一张画有预测结果的同名图像