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 - 创建文件存储: `实验步骤 一)` 
 - 创建云主机，并挂载文件存储：`实验步骤 二)`
 - 创建UAI Train交互式训练任务，启动并切换成编辑模式: `实验步骤  三)`
-- 使用交互式训练任务训练一个能够识别Mnist手写数字的神经网络：`实验步骤 四)`
+- 使用交互式训练任务训练一个能够识别MNIST手写数字的神经网络：`实验步骤 四)`
 
 ## 实验要求
 
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 ## 基础知识
 
 
-`负载均衡:` load balancing，是指将用户请求按照一定的规则，分流到提供相同服务的多个服务实例上，从而减轻单点服务器的压力，是保证服务高并发高可用的技术手段之一。用户、负载均衡器和服务器实例的关系可以简化为下图。这种架构的另一个好处是可以把服务器隐藏在局域网防火墙背后，因为外网直接访问的是负载均衡器。
+`MNIST:` MNIST是一个手写数字数据库，包含60000个训练样本和10000个测试样本，是一个能够快速上手的、用于尝试机器学习和模式识别技术的数据集。以下是部分MNIST中的样本。
 
 <kbd>
-  <img src="img/assignment6/ass6-lb.jpeg">
+  <img src="img/assignment7/ass7-mnist.png">
 </kbd>
 
 负载均衡的算法有很多，常见的如轮询，ip地址哈希，最小连接数等，应对不同的需求，感兴趣的同学可以去了解一下。