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 ​​代码审查​​: 集成Git工作流，支持代码评审和合并
 
-#### 3. 📁 智能资源库 (Intelligent Resource Repository)
-数据集管理系统
+#### 3. 📁 智能资源库
+##### 数据集管理系统
 ​​元数据管理​​:
 
 数据来源追踪：记录数据采集时间、来源渠道、采集方法
@@ -62,7 +62,7 @@
 
 变更日志：详细记录每次数据变更的内容和原因
 
-模型仓库与演化追踪
+##### 模型仓库与演化追踪
 ​​模型元数据管理​​:
 
 训练配置存档：完整保存训练超参数、环境配置、代码版本
@@ -84,7 +84,7 @@
 
 模型血缘分析：完整追溯模型从初始版本到最终版本的全过程
 
-镜像仓库
+##### 镜像仓库
 ​​环境镜像管理​​:
 
 基础镜像库：预配置的各种深度学习环境
@@ -93,7 +93,7 @@
 
 镜像版本控制：支持镜像版本管理和回滚
 
-代码库
+##### 代码库
 ​​算法模板​​:
 
 预置算法：分类、检测、分割、生成等常见任务模板
@@ -103,7 +103,7 @@
 可复现配置：确保代码在不同环境下的可复现性
 
 #### 4. 🚀 模型训练与管理平台
-训练流水线 (Training Pipeline)
+##### 训练流水线
 ​​可视化工作流设计器​​:
 
 拖拽式界面：直观构建复杂训练流水线
@@ -124,7 +124,7 @@
 
 梯度优化：梯度压缩、异步更新等分布式优化技术
 
-实验管理系统 (Experiment Management)
+##### 实验管理系统
 ​​实验追踪​​:
 
 全量记录：超参数、环境变量、代码版本、数据版本
@@ -145,7 +145,7 @@
 
 数据洞察：训练数据与模型性能的关联分析
 
-自动机器学习 (AutoML)
+##### 自动机器学习
 ​​端到端自动化​​:
 
 自动特征工程：基于遗传编程的特征自动生成和选择
@@ -166,7 +166,7 @@
 
 迁移学习：利用历史实验数据加速新任务优化
 
-主动学习系统 (Active Learning)
+##### 主动学习系统
 ​​智能样本选择​​:
 
 不确定性采样：选择模型最不确定的样本进行标注
@@ -187,7 +187,7 @@
 
 效果评估：自动评估主动学习策略的有效性
 
-超参数寻优 (Hyperparameter Optimization)
+##### 超参数寻优
 ​​多策略优化​​:
 
 网格搜索： exhaustive搜索，适合小参数空间
@@ -257,14 +257,14 @@ A/B测试
 智能推荐：基于效果数据自动推荐最优版本
 
 ### 🏗️ 系统架构
-前端架构
+#### 前端架构
 ​​微前端架构​​: 各功能模块独立开发部署
 
 ​​响应式设计​​: 支持桌面端和移动端访问
 
 ​​实时更新​​: WebSocket实现实时状态更新
 
-后端架构
+#### 后端架构
 ​​微服务架构​​:
 
 标注服务、训练服务、部署服务等独立微服务
@@ -273,7 +273,7 @@ A/B测试
 
 容错和熔断机制
 
-​​工作流引擎​​:
+#### ​​工作流引擎​​:
 
 基于Argo Workflows的训练流水线
 
@@ -281,7 +281,7 @@ A/B测试
 
 工作流版本控制和模板化
 
-资源管理
+#### 资源管理
 ​​GPU资源池​​: 共享GPU计算资源
 
 ​​弹性配额​​: 按需分配计算资源
@@ -308,9 +308,6 @@ kubectl create -f k8s-3nacos.yaml
 step4: 安装服务
 kubectl create -f *.yaml
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