add encryption doc for windows

docs/tutorials/deploy/deploy_server/deploy_cpp/deploy_cpp_linux.md

@@ -19,16 +19,16 @@
 
 ### Step2: 下载PaddlePaddle C++ 预测库 fluid_inference
 
-PaddlePaddle C++ 预测库针对不同的`CPU`，`CUDA`，以及是否支持TensorRT，提供了不同的预编译版本，目前PaddleX依赖于Paddle1.7版本，以下提供了多个不同版本的Paddle预测库:
+PaddlePaddle C++ 预测库针对不同的`CPU`，`CUDA`，以及是否支持TensorRT，提供了不同的预编译版本，目前PaddleX依赖于Paddle1.8版本，以下提供了多个不同版本的Paddle预测库:
 
-|  版本说明   | 预测库(1.7.2版本)  |
+|  版本说明   | 预测库(1.8.2版本)  |
 |  ----  | ----  |
-| ubuntu14.04_cpu_avx_mkl  | [fluid_inference.tgz](https://paddle-inference-lib.bj.bcebos.com/1.7.2-cpu-avx-mkl/fluid_inference.tgz) |
-| ubuntu14.04_cpu_avx_openblas  | [fluid_inference.tgz](https://paddle-inference-lib.bj.bcebos.com/1.7.2-cpu-avx-openblas/fluid_inference.tgz) |
-| ubuntu14.04_cpu_noavx_openblas  | [fluid_inference.tgz](https://paddle-inference-lib.bj.bcebos.com/1.7.2-cpu-noavx-openblas/fluid_inference.tgz) |
-| ubuntu14.04_cuda9.0_cudnn7_avx_mkl  | [fluid_inference.tgz](https://paddle-inference-lib.bj.bcebos.com/1.7.2-gpu-cuda9-cudnn7-avx-mkl/fluid_inference.tgz) |
-| ubuntu14.04_cuda10.0_cudnn7_avx_mkl  | [fluid_inference.tgz](https://paddle-inference-lib.bj.bcebos.com/1.7.2-gpu-cuda10-cudnn7-avx-mkl/fluid_inference.tgz ) |
-| ubuntu14.04_cuda10.1_cudnn7.6_avx_mkl_trt6  | [fluid_inference.tgz](https://paddle-inference-lib.bj.bcebos.com/1.7.2-gpu-cuda10.1-cudnn7.6-avx-mkl-trt6%2Ffluid_inference.tgz) |
+| ubuntu14.04_cpu_avx_mkl  | [fluid_inference.tgz](https://paddle-inference-lib.bj.bcebos.com/1.8.2-cpu-avx-mkl/fluid_inference.tgz) |
+| ubuntu14.04_cpu_avx_openblas  | [fluid_inference.tgz](https://paddle-inference-lib.bj.bcebos.com/1.8.2-cpu-avx-openblas/fluid_inference.tgz) |
+| ubuntu14.04_cpu_noavx_openblas  | [fluid_inference.tgz](https://paddle-inference-lib.bj.bcebos.com/1.8.2-cpu-noavx-openblas/fluid_inference.tgz) |
+| ubuntu14.04_cuda9.0_cudnn7_avx_mkl  | [fluid_inference.tgz](https://paddle-inference-lib.bj.bcebos.com/1.8.2-gpu-cuda9-cudnn7-avx-mkl/fluid_inference.tgz) |
+| ubuntu14.04_cuda10.0_cudnn7_avx_mkl  | [fluid_inference.tgz](https://paddle-inference-lib.bj.bcebos.com/1.8.2-gpu-cuda10-cudnn7-avx-mkl/fluid_inference.tgz ) |
+| ubuntu14.04_cuda10.1_cudnn7.6_avx_mkl_trt6  | [fluid_inference.tgz](https://paddle-inference-lib.bj.bcebos.com/1.8.2-gpu-cuda10.1-cudnn7.6-avx-mkl-trt6%2Ffluid_inference.tgz) |
 
 更多和更新的版本，请根据实际情况下载:  [C++预测库下载列表](https://www.paddlepaddle.org.cn/documentation/docs/zh/develop/advanced_guide/inference_deployment/inference/windows_cpp_inference.html#id1)
 

docs/tutorials/deploy/deploy_server/deploy_cpp/deploy_cpp_win_vs2019.md

@@ -27,15 +27,15 @@ git clone https://github.com/PaddlePaddle/PaddleX.git
 
 ### Step2: 下载PaddlePaddle C++ 预测库 fluid_inference
 
-PaddlePaddle C++ 预测库针对不同的`CPU`，`CUDA`，以及是否支持TensorRT，提供了不同的预编译版本，目前PaddleX依赖于Paddle1.7版本，以下提供了多个不同版本的Paddle预测库:
+PaddlePaddle C++ 预测库针对不同的`CPU`，`CUDA`，以及是否支持TensorRT，提供了不同的预编译版本，目前PaddleX依赖于Paddle1.8版本，以下提供了多个不同版本的Paddle预测库:
 
-|  版本说明   | 预测库(1.8.1版本)  | 编译器 | 构建工具| cuDNN | CUDA
+|  版本说明   | 预测库(1.8.2版本)  | 编译器 | 构建工具| cuDNN | CUDA
 |  ----  |  ----  |  ----  |  ----  | ---- | ---- |
-| cpu_avx_mkl  | [fluid_inference.zip](https://paddle-wheel.bj.bcebos.com/1.8.1/win-infer/mkl/cpu/fluid_inference_install_dir.zip) | MSVC 2015 update 3 | CMake v3.16.0 |
-| cpu_avx_openblas  | [fluid_inference.zip](https://paddle-wheel.bj.bcebos.com/1.8.1/win-infer/open/cpu/fluid_inference_install_dir.zip) | MSVC 2015 update 3 | CMake v3.16.0 |
-| cuda9.0_cudnn7_avx_mkl  | [fluid_inference.zip](https://paddle-wheel.bj.bcebos.com/1.8.1/win-infer/mkl/post97/fluid_inference_install_dir.zip) | MSVC 2015 update 3 | CMake v3.16.0 | 7.4.1 | 9.0 |
-| cuda9.0_cudnn7_avx_openblas  | [fluid_inference.zip](https://paddle-wheel.bj.bcebos.com/1.8.1/win-infer/open/post97/fluid_inference_install_dir.zip) | MSVC 2015 update 3 | CMake v3.16.0 | 7.4.1 | 9.0 |
-| cuda10.0_cudnn7_avx_mkl  | [fluid_inference.zip](https://paddle-wheel.bj.bcebos.com/1.8.1/win-infer/mkl/post107/fluid_inference_install_dir.zip) | MSVC 2015 update 3 | CMake v3.16.0 | 7.5.0 | 9.0 |
+| cpu_avx_mkl  | [fluid_inference.zip](https://paddle-wheel.bj.bcebos.com/1.8.2/win-infer/mkl/cpu/fluid_inference_install_dir.zip) | MSVC 2015 update 3 | CMake v3.16.0 |
+| cpu_avx_openblas  | [fluid_inference.zip](https://paddle-wheel.bj.bcebos.com/1.8.2/win-infer/open/cpu/fluid_inference_install_dir.zip) | MSVC 2015 update 3 | CMake v3.16.0 |
+| cuda9.0_cudnn7_avx_mkl  | [fluid_inference.zip](https://paddle-wheel.bj.bcebos.com/1.8.2/win-infer/mkl/post97/fluid_inference_install_dir.zip) | MSVC 2015 update 3 | CMake v3.16.0 | 7.4.1 | 9.0 |
+| cuda9.0_cudnn7_avx_openblas  | [fluid_inference.zip](https://paddle-wheel.bj.bcebos.com/1.8.2/win-infer/open/post97/fluid_inference_install_dir.zip) | MSVC 2015 update 3 | CMake v3.16.0 | 7.4.1 | 9.0 |
+| cuda10.0_cudnn7_avx_mkl  | [fluid_inference.zip](https://paddle-wheel.bj.bcebos.com/1.8.2/win-infer/mkl/post107/fluid_inference_install_dir.zip) | MSVC 2015 update 3 | CMake v3.16.0 | 7.5.0 | 9.0 |
 
 
 更多和更新的版本，请根据实际情况下载:  [C++预测库下载列表](https://www.paddlepaddle.org.cn/documentation/docs/zh/develop/advanced_guide/inference_deployment/inference/windows_cpp_inference.html)

docs/tutorials/deploy/deploy_server/encryption.md

@@ -2,7 +2,7 @@
 
 PaddleX提供一个轻量级的模型加密部署方案，通过PaddleX内置的模型加密工具对推理模型进行加密，预测部署SDK支持直接加载密文模型并完成推理，提升AI模型部署的安全性。
 
-**注意：目前加密方案仅支持Linux系统**
+**目前加密方案已支持Windows，Linux系统**
 
 ## 1. 方案简介
 
@@ -40,9 +40,11 @@ PaddleX提供一个轻量级的模型加密部署方案，通过PaddleX内置的
 
 ### 1.2 加密工具
 
-[PaddleX模型加密工具](https://bj.bcebos.com/paddlex/tools/paddlex-encryption.zip)。在编译部署代码时，编译脚本会自动下载加密工具，您也可以选择手动下载。
+[Linux版本 PaddleX模型加密工具](https://bj.bcebos.com/paddlex/tools/paddlex-encryption.zip)，编译脚本会自动下载该版本加密工具，您也可以选择手动下载。
 
-加密工具包含内容为：
+[Windows版本 PaddleX模型加密工具](https://bj.bcebos.com/paddlex/tools/win/paddlex-encryption.zip)，该版本加密工具需手动下载。
+
+Linux加密工具包含内容为：
 ```
 paddlex-encryption
 ├── include # 头文件：paddle_model_decrypt.h（解密）和paddle_model_encrypt.h（加密）
@@ -52,22 +54,38 @@ paddlex-encryption
 └── tool # paddlex_encrypt_tool
 ```
 
+Windows加密工具包含内容为：
+```
+paddlex-encryption
+├── include # 头文件：paddle_model_decrypt.h（解密）和paddle_model_encrypt.h（加密）
+|
+├── lib # pmodel-encrypt.dll和pmodel-decrypt.dll动态库 pmodel-encrypt.lib和pmodel-encrypt.lib静态库
+|
+└── tool # paddlex_encrypt_tool.exe 模型加密工具
+```
 ### 1.3 加密PaddleX模型
 
 对模型完成加密后，加密工具会产生随机密钥信息(用于AES加解密使用），需要在后续加密部署时传入该密钥来用于解密。
 > 密钥由32字节key + 16字节iv组成， 注意这里产生的key是经过base64编码后的，这样可以扩充key的选取范围
 
+Linux:
 ```
 ./paddlex-encryption/tool/paddlex_encrypt_tool -model_dir /path/to/paddlex_inference_model -save_dir /path/to/paddlex_encrypted_model
 ```
 
+Windows:
+```
+./paddlex-encryption/tool/paddlex_encrypt_tool.exe -model_dir /path/to/paddlex_inference_model -save_dir /path/to/paddlex_encrypted_model
+```
+
 `-model_dir`用于指定inference模型路径（参考[导出inference模型](deploy_python.html#inference)将模型导出为inference格式模型），可使用[导出小度熊识别模型](deploy_python.html#inference)中导出的`inference_model`（**注意**：由于PaddleX代码的持续更新，版本低于1.0.0的模型暂时无法直接用于预测部署，参考[模型版本升级](../upgrade_version.md)对模型版本进行升级。)。加密完成后，加密过的模型会保存至指定的`-save_dir`下，包含`__model__.encrypted`、`__params__.encrypted`和`model.yml`三个文件，同时生成密钥信息，命令输出如下图所示，密钥为`kLAl1qOs5uRbFt0/RrIDTZW2+tOf5bzvUIaHGF8lJ1c=`
 
 ![](../images/encrypt.png)
 
 ## 2. PaddleX C++加密部署
 
-参考[Linux平台编译指南](deploy_cpp/deploy_cpp_linux.html#linux)编译C++部署代码。编译成功后，预测demo的可执行程序分别为`build/demo/detector`，`build/demo/classifer`，`build/demo/segmenter`，用户可根据自己的模型类型选择，其主要命令参数说明如下：
+### 2.1 Linux平台使用
+参考[Linux平台编译指南](deploy_cpp/deploy_cpp_linux.md)编译C++部署代码。编译成功后，预测demo的可执行程序分别为`build/demo/detector`，`build/demo/classifer`，`build/demo/segmenter`，用户可根据自己的模型类型选择，其主要命令参数说明如下：
 
 |  参数   | 说明  |
 |  ----  | ----  |
@@ -83,7 +101,7 @@ paddlex-encryption
 
 ## 样例
 
-可使用[导出小度熊识别模型](deploy_python.html#inference)中的测试图片进行预测。
+可使用[导出小度熊识别模型](deploy_python.md#inference)中的测试图片进行预测。
 
 `样例一`：
 
@@ -108,3 +126,34 @@ paddlex-encryption
 ./build/demo/detector --model_dir=/path/to/models/inference_model --image_list=/root/projects/images_list.txt --use_gpu=1 --save_dir=output --key=kLAl1qOs5uRbFt0/RrIDTZW2+tOf5bzvUIaHGF8lJ1c=
 ```
 `--key`传入加密工具输出的密钥，例如`kLAl1qOs5uRbFt0/RrIDTZW2+tOf5bzvUIaHGF8lJ1c=`, 图片文件`可视化预测结果`会保存在`save_dir`参数设置的目录下。
+
+### 2.2 Windows平台使用
+参考[Windows平台编译指南](deploy_cpp/deploy_cpp_win_vs2019.md)。参数与Linux版本预测部署一致。预测demo的入口程序为paddlex_inference\detector.exe，paddlex_inference\classifer.exe，paddlex_inference\segmenter.exe。
+
+## 样例
+
+可使用[导出小度熊识别模型](deploy_python.md#inference)中的测试图片进行预测。
+
+`样例一`：
+
+不使用`GPU`测试图片 `/path/to/xiaoduxiong.jpeg`  
+
+```shell
+./paddlex_inference\detector.exe --model_dir=/path/to/inference_model --image=/path/to/xiaoduxiong.jpeg --save_dir=output --key=kLAl1qOs5uRbFt0/RrIDTZW2+tOf5bzvUIaHGF8lJ1c=
+```
+`--key`传入加密工具输出的密钥，例如`kLAl1qOs5uRbFt0/RrIDTZW2+tOf5bzvUIaHGF8lJ1c=`, 图片文件`可视化预测结果`会保存在`save_dir`参数设置的目录下。
+
+
+`样例二`:
+
+使用`GPU`预测多个图片`/path/to/image_list.txt`，image_list.txt内容的格式如下：
+```
+/path/to/images/xiaoduxiong1.jpeg
+/path/to/images/xiaoduxiong2.jpeg
+...
+/path/to/images/xiaoduxiongn.jpeg
+```
+```shell
+./paddlex_inference\detector.exe --model_dir=/path/to/models/inference_model --image_list=/root/projects/images_list.txt --use_gpu=1 --save_dir=output --key=kLAl1qOs5uRbFt0/RrIDTZW2+tOf5bzvUIaHGF8lJ1c=
+```
+`--key`传入加密工具输出的密钥，例如`kLAl1qOs5uRbFt0/RrIDTZW2+tOf5bzvUIaHGF8lJ1c=`, 图片文件`可视化预测结果`会保存在`save_dir`参数设置的目录下。