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README_zh_CN.md

@@ -10,10 +10,10 @@
 
 NNI (Neural Network Intelligence) 是自动机器学习（AutoML）的工具包。 它通过多种调优的算法来搜索最好的神经网络结构和（或）超参，并支持单机、本地多机、云等不同的运行环境。
 
-### **NNI [v0.9](https://github.com/Microsoft/nni/releases) 已发布！**
+### **NNI [v0.9](https://github.com/Microsoft/nni/releases) 已发布！ &nbsp;[<img width="48" src="docs/img/release_icon.png" />](#nni-released-reminder)**
 
 <p align="center">
-  <a href="#nni-v05-has-been-released"><img src="docs/img/overview.svg" /></a>
+  <a href="#nni-has-been-released"><img src="docs/img/overview.svg" /></a>
 </p>
 
 <table>
@@ -28,11 +28,11 @@ NNI (Neural Network Intelligence) 是自动机器学习（AutoML）的工具包
         <img src="docs/img/bar.png"/>
       </td>
       <td>
-        <b>训练服务</b>
+        <b>训练平台</b>
         <img src="docs/img/bar.png"/>
       </td>
     </tr>
-    <tr/>
+    </tr>
     <tr valign="top">
       <td>
         <ul>
@@ -46,39 +46,45 @@ NNI (Neural Network Intelligence) 是自动机器学习（AutoML）的工具包
           <li>Theano</li>
         </ul>
       </td>
-      <td>
-        <a href="docs/zh_CN/BuiltinTuner.md">Tuner（调参器）</a>
-        <ul>
-          <li><a href="docs/zh_CN/BuiltinTuner.md#TPE">TPE</a></li>
-          <li><a href="docs/zh_CN/BuiltinTuner.md#Random">Random Search（随机搜索）</a></li>
-          <li><a href="docs/zh_CN/BuiltinTuner.md#Anneal">Anneal（退火算法）</a></li>
-          <li><a href="docs/zh_CN/BuiltinTuner.md#Evolution">Naive Evolution（进化算法）</a></li>
-          <li><a href="docs/zh_CN/BuiltinTuner.md#SMAC">SMAC</a></li>
-          <li><a href="docs/zh_CN/BuiltinTuner.md#Batch">Batch（批处理）</a></li>
-          <li><a href="docs/zh_CN/BuiltinTuner.md#GridSearch">Grid Search（遍历搜索）</a></li>
-          <li><a href="docs/zh_CN/BuiltinTuner.md#Hyperband">Hyperband</a></li>
-          <li><a href="docs/zh_CN/BuiltinTuner.md#NetworkMorphism">Network Morphism</a></li>
-          <li><a href="examples/tuners/enas_nni/README_zh_CN.md">ENAS</a></li>
-          <li><a href="docs/zh_CN/BuiltinTuner.md#MetisTuner">Metis Tuner</a></li>
-          <li><a href="docs/zh_CN/BuiltinTuner.md#BOHB">BOHB</a></li>
-          <li><a href="docs/zh_CN/BuiltinTuner.md#GPTuner">GP Tuner</a></li>
-        </ul>
-          <a href="docs/zh_CN/BuiltinAssessor.md">Assessor（评估器）</a>
+      <td align="left">
+        <a href="docs/en_US/Tuner/BuiltinTuner.md">Tuner（调参器）</a>
+        <br />
         <ul>
-          <li><a href="docs/zh_CN/BuiltinAssessor.md#Medianstop">Median Stop</a></li>
-          <li><a href="docs/zh_CN/BuiltinAssessor.md#Curvefitting">Curve Fitting</a></li>
-        </ul>
+          <b style="margin-left:-20px">通用 Tuner</b>
+          <li><a href="docs/en_US/Tuner/BuiltinTuner.md#Random">Random Search（随机搜索）</a></li>
+          <li><a href="docs/en_US/Tuner/BuiltinTuner.md#Evolution">Naïve Evolution（进化算法）</a></li>    
+          <b style="margin-left:-20px">超参 Tuner</b>
+          <li><a href="docs/en_US/Tuner/BuiltinTuner.md#TPE">TPE</a></li>
+          <li><a href="docs/en_US/Tuner/BuiltinTuner.md#Anneal">Anneal（退火算法）</a></li>
+          <li><a href="docs/en_US/Tuner/BuiltinTuner.md#SMAC">SMAC</a></li>
+          <li><a href="docs/en_US/Tuner/BuiltinTuner.md#Batch">Batch（批处理）</a></li>
+          <li><a href="docs/en_US/Tuner/BuiltinTuner.md#GridSearch">Grid Search（遍历搜索）</a></li>
+          <li><a href="docs/en_US/Tuner/BuiltinTuner.md#Hyperband">Hyperband</a></li>
+          <li><a href="docs/en_US/Tuner/BuiltinTuner.md#MetisTuner">Metis Tuner</a></li>
+          <li><a href="docs/en_US/Tuner/BuiltinTuner.md#BOHB">BOHB</a></li>
+          <li><a href="docs/en_US/Tuner/BuiltinTuner.md#GPTuner">GP Tuner</a></li>
+          <b style="margin-left:-20px">网络结构 Tuner</b>
+          <li><a href="docs/en_US/Tuner/BuiltinTuner.md#NetworkMorphism">Network Morphism</a></li>
+          <li><a href="examples/tuners/enas_nni/README.md">ENAS</a></li>
+          </ul>
+          <a href="docs/en_US/Assessor/BuiltinAssessor.md">Assessor（评估器）</a>
+          <ul>
+          <li><a href="docs/en_US/Assessor/BuiltinAssessor.md#Medianstop">Median Stop（中位数终止）</a></li>
+          <li><a href="docs/en_US/Assessor/BuiltinAssessor.md#Curvefitting">Curve Fitting（曲线拟合）</a></li>   
+          </ul>  
       </td>
       <td>
       <ul>
-        <li><a href="docs/zh_CN/LocalMode.md">本地计算机</a></li>
-        <li><a href="docs/zh_CN/RemoteMachineMode.md">远程计算机</a></li>
-        <li><a href="docs/zh_CN/PaiMode.md">OpenPAI</a></li>
-        <li><a href="docs/zh_CN/KubeflowMode.md">Kubeflow</a></li>
-        <li><a href="docs/zh_CN/FrameworkControllerMode.md">基于 Kubernetes（AKS 等等）的 FrameworkController</a></li>
+        <li><a href="docs/en_US/TrainingService/LocalMode.md">本机</a></li>
+        <li><a href="docs/en_US/TrainingService/RemoteMachineMode.md">远程计算机</a></li>
+        <li><b>基于 Kubernetes 的平台</b></li>
+            <ul><li><a href="docs/en_US/TrainingService/PaiMode.md">OpenPAI</a></li>
+            <li><a href="docs/en_US/TrainingService/KubeflowMode.md">Kubeflow</a></li>
+            <li><a href="docs/en_US/TrainingService/FrameworkControllerMode.md">基于 Kubernetes（AKS 等）的 FrameworkController</a></li>
+            </ul>
       </ul>
       </td>
-    </tr>
+    </tr> 
   </tbody>
 </table>
 
@@ -122,7 +128,7 @@ python -m pip install --upgrade nni
 
 * 如果需要将 NNI 安装到自己的 home 目录中，可使用 `--user`，这样也不需要任何特殊权限。
 * 目前，Windows 上的 NNI 支持本机，远程和 OpenPAI 模式。 强烈推荐使用 Anaconda 或 Miniconda 在 Windows 上安装 NNI。
-* 如果遇到如`Segmentation fault` 这样的任何错误请参考[常见问题](docs/zh_CN/FAQ.md)。
+* 如果遇到如`Segmentation fault` 这样的任何错误请参考[常见问题](docs/zh_CN/Tutorial/FAQ.md)。
 
 **通过源代码安装**
 
@@ -133,7 +139,7 @@ Linux 和 macOS
 * 在 `python >= 3.5` 的环境中运行命令： `git` 和 `wget`，确保安装了这两个组件。
 
 ```bash
-    git clone -b v0.8 https://github.com/Microsoft/nni.git
+    git clone -b v0.9 https://github.com/Microsoft/nni.git
     cd nni
     source install.sh
 ```
@@ -143,14 +149,14 @@ Windows
 * 在 `python >=3.5` 的环境中运行命令： `git` 和 `PowerShell`，确保安装了这两个组件。
 
 ```bash
-  git clone -b v0.8 https://github.com/Microsoft/nni.git
+  git clone -b v0.9 https://github.com/Microsoft/nni.git
   cd nni
   powershell -ExecutionPolicy Bypass -file install.ps1
 ```
 
-参考[安装 NNI](docs/zh_CN/Installation.md) 了解系统需求。
+参考[安装 NNI](docs/zh_CN/Tutorial/Installation.md) 了解系统需求。
 
-Windows 上参考 [Windows 上使用 NNI](docs/zh_CN/NniOnWindows.md)。
+Windows 上参考 [Windows 上使用 NNI](docs/zh_CN/Tutorial/NniOnWindows.md)。
 
 **验证安装**
 
@@ -159,7 +165,7 @@ Windows 上参考 [Windows 上使用 NNI](docs/zh_CN/NniOnWindows.md)。
 * 通过克隆源代码下载示例。
 
 ```bash
-    git clone -b v0.8 https://github.com/Microsoft/nni.git
+    git clone -b v0.9 https://github.com/Microsoft/nni.git
 ```
 
 Linux 和 macOS
@@ -207,7 +213,7 @@ You can use these commands to get more information about the experiment
 -----------------------------------------------------------------------
 ```
 
-* 在浏览器中打开 `Web UI url`，可看到下图的 Experiment 详细信息，以及所有的 Trial 任务。 查看[这里](docs/zh_CN/WebUI.md)的更多页面。
+* 在浏览器中打开 `Web UI url`，可看到下图的 Experiment 详细信息，以及所有的 Trial 任务。 查看[这里](docs/zh_CN/Tutorial/WebUI.md)的更多页面。
 
 <table style="border: none">
     <th><img src="./docs/img/webui_overview_page.png" alt="drawing" width="395"/></th>
@@ -216,43 +222,69 @@ You can use these commands to get more information about the experiment
 
 ## **文档**
 
+主要文档都可以在[这里](https://nni.readthedocs.io/cn/latest/Overview.html)找到，文档均从本代码库生成。  
+点击阅读：
+
 * [NNI 概述](docs/zh_CN/Overview.md)
-* [快速入门](docs/zh_CN/QuickStart.md)
+* [快速入门](docs/en_US/Tutorial/QuickStart.md)
+* [贡献](docs/en_US/Tutorial/Contributing.md)
+* [示例](docs/en_US/examples.rst)
+* [参考](docs/en_US/reference.rst)
+* [Web 界面教程](docs/en_US/Tutorial/WebUI.md)
 
 ## **入门**
 
-* [安装 NNI](docs/zh_CN/Installation.md)
-* [使用命令行工具 nnictl](docs/zh_CN/Nnictl.md)
-* [使用 NNIBoard](docs/zh_CN/WebUI.md)
-* [如何定义搜索空间](docs/zh_CN/SearchSpaceSpec.md)
-* [如何编写 Trial 代码](docs/zh_CN/Trials.md)
-* [如何选择 Tuner、搜索算法](docs/zh_CN/BuiltinTuner.md)
-* [配置 Experiment](docs/zh_CN/ExperimentConfig.md)
-* [如何使用 Annotation](docs/zh_CN/Trials.md#nni-python-annotation)
+* [安装 NNI](docs/en_US/Tutorial/Installation.md)
+* [使用命令行工具 nnictl](docs/en_US/Tutorial/Nnictl.md)
+* [使用 NNIBoard](docs/en_US/Tutorial/WebUI.md)
+* [如何定义搜索空间](docs/en_US/Tutorial/SearchSpaceSpec.md)
+* [如何实现 Trial 代码](docs/en_US/TrialExample/Trials.md)
+* [如何选择 Tuner、搜索算法](docs/en_US/Tuner/BuiltinTuner.md)
+* [配置 Experiment](docs/en_US/Tutorial/ExperimentConfig.md)
+* [如何使用 Annotation](docs/en_US/TrialExample/Trials.md#nni-python-annotation)
 
 ## **教程**
 
-* [在本机运行 Experiment (支持多 GPU 卡)](docs/zh_CN/LocalMode.md)
-* [在多机上运行 Experiment](docs/zh_CN/RemoteMachineMode.md)
-* [在 OpenPAI 上运行 Experiment](docs/zh_CN/PaiMode.md)
-* [在 Kubeflow 上运行 Experiment。](docs/zh_CN/KubeflowMode.md)
-* [尝试不同的 Tuner](docs/zh_CN/tuners.rst)
-* [尝试不同的 Assessor](docs/zh_CN/assessors.rst)
-* [实现自定义 Tuner](docs/zh_CN/CustomizeTuner.md)
-* [实现自定义 Assessor](docs/zh_CN/CustomizeAssessor.md)
-* [使用进化算法为阅读理解任务找到好模型](examples/trials/ga_squad/README_zh_CN.md)
+* [在 OpenPAI 上运行 Experiment](docs/en_US/TrainingService/PaiMode.md)
+* [在 Kubeflow 上运行 Experiment](docs/en_US/TrainingService/KubeflowMode.md)
+* [在本机运行 Experiment (支持多 GPU 卡)](docs/en_US/TrainingService/LocalMode.md)
+* [在多机上运行 Experiment](docs/en_US/TrainingService/RemoteMachineMode.md)
+* [尝试不同的 Tuner](docs/en_US/Tuner/BuiltinTuner.md)
+* [尝试不同的 Assessor](docs/en_US/Assessor/BuiltinAssessor.md)
+* [实现自定义 Tuner](docs/en_US/Tuner/CustomizeTuner.md)
+* [实现自定义 Assessor](docs/en_US/Assessor/CustomizeAssessor.md)
+* [使用进化算法为阅读理解任务找到好模型](docs/en_US/TrialExample/SquadEvolutionExamples.md)
 
 ## **贡献**
 
-欢迎贡献代码或提交建议，可在 [GitHub issues](https://github.com/Microsoft/nni/issues) 跟踪需求和 Bug。
+非常欢迎通过各种方式参与此项目，例如：
+
+* 审查[源代码改动](https://github.com/microsoft/nni/pulls)
+* 审查[文档](https://github.com/microsoft/nni/tree/master/docs)中从拼写错误到新内容的任何内容，并提交拉取请求。
+* 找到标有 ['good first issue'](https://github.com/Microsoft/nni/issues?q=is%3Aissue+is%3Aopen+label%3A%22good+first+issue%22) 或 ['help-wanted'](https://github.com/microsoft/nni/issues?q=is%3Aopen+is%3Aissue+label%3A%22help+wanted%22) 标签的 Issue。这些都是简单的 Issue，新的贡献者可以从这些问题开始。
+
+在提交代码前，需要遵循以下的简单准则：
+
+* [如何调试](docs/en_US/Tutorial/HowToDebug.md)
+* [代码风格和命名约定](docs/en_US/Tutorial/Contributing.md)
+* 如何设置 [NNI 开发环境](docs/zh_CN/Tutorial/SetupNniDeveloperEnvironment.md)
+* 查看[贡献说明](docs/en_US/Tutorial/Contributing.md)并熟悉 NNI 的代码贡献指南
+
+## **外部代码库**
 
-推荐新贡献者从标有 **good first issue** 的简单需求开始。
+下面是一些贡献者为 NNI 提供的使用示例 谢谢可爱的贡献者！ 欢迎越来越多的人加入我们！
 
-如要安装 NNI 开发环境，参考：[配置 NNI 开发环境](docs/zh_CN/SetupNniDeveloperEnvironment.md)。
+* 在 NNI 中运行 [ENAS](examples/tuners/enas_nni/README_zh_CN.md)
+* 在 NNI 中运行 [神经网络架构结构搜索](examples/trials/nas_cifar10/README_zh_CN.md) 
 
-在写代码之前，请查看并熟悉 NNI 代码贡献指南：[贡献](docs/zh_CN/Contributing.md)。
+## **反馈**
 
-我们正在编写[如何调试](docs/zh_CN/HowToDebug.md) 的页面，欢迎提交建议和问题。
+* [报告 Bug](https://github.com/microsoft/nni/issues/new/choose)。  
+
+* [请求新功能](https://github.com/microsoft/nni/issues/new/choose).
+* 在 [Gitter](https://gitter.im/Microsoft/nni?utm_source=badge&utm_medium=badge&utm_campaign=pr-badge&utm_content=badge) 中参与讨论
+* 在 [Stack Overflow](https://stackoverflow.com/questions/tagged/nni?sort=Newest&edited=true) 上使用 nni 的标签提问，或[在 Github 上提交 Issue](https://github.com/microsoft/nni/issues/new/choose)。
+* 我们正在实现[如何调试](docs/zh_CN/Tutorial/HowToDebug.md)的页面，欢迎提交建议和问题。
 
 ## **许可协议**