fix PaddleSlim doc icafe id 2235 (#3274)

PaddleSlim/docs/demo.md

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 ## 0. 概述
 该示例参考[PaddlePaddle/models/fluid/PaddleCV/image_classification](https://github.com/PaddlePaddle/models/tree/develop/fluid/PaddleCV/image_classification)下代码，分别实现了以下策略：
 
-1. <a href="#31-蒸馏">蒸馏</a>：用ResNet50对MobileNetV1的在ImageNet 1000数据上的蒸馏训练。
-2. <a href="#32-uniform剪切">剪切</a>：对预训练好的MobileNetV1进行剪切
-3. <a href="#35-int8量化训练">量化</a>：对预训练好的MobileNetV1进行int8量化训练
-4. <a href="#36-蒸馏后int8量化">蒸馏量化组合</a>：先用ResNet50对MobileNetV1进行蒸馏，再对蒸馏后得到的模型进行int8量化训练。
-5. <a href="#37-剪切后int8量化">剪切量化组合</a>：先用Uniform剪切策略对MobileNetV1进行剪切，再对剪切后的模型进行int8量化训练
-5. <a href="#38-小模型结构搜索示例">小模型结构搜索示例</a>: 先用模拟退火策略搜索出一组tokens, 再用该tokens构建网络进行训练。
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-本示例完整代码链接：https://github.com/PaddlePaddle/models/tree/develop/PaddleSlim
+1. <a href="#31-蒸馏">蒸馏</a>：用ResNet50对MobileNetV1的在ImageNet 1000数据上的蒸馏训练, [code](https://github.com/PaddlePaddle/models/blob/develop/PaddleSlim/run.sh#L42)。
+2. <a href="#32-uniform剪切">剪切</a>：对预训练好的MobileNetV1进行剪切, [code](https://github.com/PaddlePaddle/models/blob/develop/PaddleSlim/run.sh#L65)。
+3. <a href="#35-int8量化训练">量化</a>：对预训练好的MobileNetV1进行int8量化训练, [code](https://github.com/PaddlePaddle/models/blob/develop/PaddleSlim/run.sh#L81)
+4. <a href="#36-蒸馏后int8量化">蒸馏量化组合</a>：先用ResNet50对MobileNetV1进行蒸馏，再对蒸馏后得到的模型进行int8量化训练, [code](https://github.com/PaddlePaddle/models/blob/develop/PaddleSlim/run.sh#L99)。
+5. <a href="#37-剪切后int8量化">剪切量化组合</a>：先用Uniform剪切策略对MobileNetV1进行剪切，再对剪切后的模型进行int8量化训练, [code](https://github.com/PaddlePaddle/models/blob/develop/PaddleSlim/run.sh#L114)。
+6. <a href="#38-小模型结构搜索示例">小模型结构搜索示例</a>: 先用模拟退火策略搜索出一组tokens, 再用该tokens构建网络进行训练, [code](https://github.com/PaddlePaddle/models/blob/develop/PaddleSlim/light_nas/run.sh)。
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+本示例完整代码链接：https://github.com/PaddlePaddle/models/blob/develop/PaddleSlim/run.sh
 
 使用方式：
 克隆[PaddlePaddle/models](https://github.com/PaddlePaddle/models)到本地，并进入models/fluid/PaddleSlim路径。