Fix deadline (#193)

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demo/nas/README.md

@@ -6,11 +6,11 @@
 本示例默认使用cifar10数据，cifar10数据会根据调用的paddle接口自动下载，无需额外准备。
 
 ## 接口介绍
-请参考<a href='../../docs/docs/api/nas_api.md'>神经网络搜索API文档</a>。
+请参考<a href='../../docs/zh_cn/api_cn/nas_api.rst'>神经网络搜索API文档</a>。
 
 本示例为在MobileNetV2的搜索空间上搜索FLOPs更小的模型。
 ## 1 搜索空间配置
-默认搜索空间为`MobileNetV2`，详细的搜索空间配置请参考<a href='../../docs/docs/search_space.md'>搜索空间配置文档</a>。
+默认搜索空间为`MobileNetV2`，详细的搜索空间配置请参考<a href='../../docs/zh_cn/api_cn/search_space.md'>搜索空间配置文档</a>。
 
 ## 2 启动训练
 

docs/zh_cn/algo/algo.md

@@ -236,6 +236,7 @@ $$
 T_k = T_0*\theta^k
 $$
 
+$$
 \begin{equation}
 P(r_k) =
 \begin{cases}
@@ -243,6 +244,7 @@ e^{\frac{(r_k-r)}{T_k}} & r_k < r\\
 1 & r_k>=r
 \end{cases}
 \end{equation}
+$$
 
 在第k次迭代，搜到的网络为$N_k$, 对$N_k$训练若干epoch后，在测试集上得到reward为$r_k$, 以概率$P(r_k)$接受$r_k$，即执行$r=r_k$。$r$在搜索过程起始时被初始化为0. $T_0$为初始化温度，$\theta$为温度衰减系数，$T_k$为第k次迭代的温度。