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RELEASE.md

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 - [STABLE] Add dataset operations mapping between TensorFlow.data module and MindSpore.dataset module, [check list](https://www.mindspore.cn/docs/en/master/note/api_mapping/tensorflow_api_mapping.html#tf-data).
 - [STABLE] Python multiprocessing optimization and make processes exit normally.
-- [STABLE] Support [Dataset Autotune](https://www.mindspore.cn/tutorials/experts/en/master/debug/dataset_autotune.html) for tuning the speed of dataset pipeline automatically.
-- [BETA]  [Dataset Offload](https://www.mindspore.cn/docs/en/master/design/dataset_offload.html) support new data augmentation operations: RandomColorAdjust, RandomSharpness, TypeCast.
+- [STABLE] Support [Dataset Autotune](https://www.mindspore.cn/tutorials/experts/en/master/dataset/dataset_autotune.html) for tuning the speed of dataset pipeline automatically.
+- [BETA]  [Dataset Offload](https://www.mindspore.cn/tutorials/experts/en/master/dataset/dataset_offload.html) support new data augmentation operations: RandomColorAdjust, RandomSharpness, TypeCast.
 - Output a single data column when `__getitem__/__next__` methods of GeneratorDataset return a single NumPy object.
 - Use `ulimit -u 10240` to increase the number of threads/processes available to the current user when specify too many processes or threads for loading dataset may cause RuntimeError: can't start new thread.
 
@@ -136,7 +136,7 @@ Contributions of any kind are welcome!
 
 - [STABLE] Support overwrite feature in MindRecord.
 - [STABLE] Log improvement and more friendly to users.
-- [BETA] Support new feature [Dataset Offload](https://www.mindspore.cn/docs/zh-CN/master/design/dataset_offload.html) to speed up data processing by heterogeneous computing.
+- [BETA] Support new feature [Dataset Offload](https://www.mindspore.cn/tutorials/experts/zh-CN/master/dataset/dataset_offload.html) to speed up data processing by heterogeneous computing.
 - [BETA] Support new feature [Dataset Autotune](https://www.mindspore.cn/tutorials/experts/zh-CN/master/debug/auto_tune.html) to adjust parallelism of dataset pipeline automatically.
 
 #### GraphKernel Fusion

RELEASE_CN.md

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 - [STABLE] 增加了数据处理API的差异文档，比较TensorFlow.data与MindSpore.dataset部分算子的差异，详见 [对比文档](https://www.mindspore.cn/docs/zh-CN/master/note/api_mapping/tensorflow_api_mapping.html#tf-data)。
 - [STABLE] Python多进程逻辑优化，保证不同异常场景的正常退出。
-- [STABLE] 支持[自动数据加速](https://www.mindspore.cn/tutorials/experts/zh-CN/master/debug/dataset_autotune.html)，可以自适应调节数据处理管道的执行速度。
-- [BETA] [数据处理异构加速](https://www.mindspore.cn/docs/zh-CN/master/design/dataset_offload.html) 支持了新的数据增强操作: RandomColorAdjust、RandomSharpness和TypeCast。
+- [STABLE] 支持[自动数据加速](https://www.mindspore.cn/tutorials/experts/zh-CN/master/dataset/dataset_autotune.html)，可以自适应调节数据处理管道的执行速度。
+- [BETA] [数据处理异构加速](https://www.mindspore.cn/tutorials/experts/zh-CN/master/dataset/dataset_offload.html) 支持了新的数据增强操作: RandomColorAdjust、RandomSharpness和TypeCast。
 - GeneratorDataset加载自定义数据集时，当`__getitem__/__next__`方法返回单个NumPy对象，对应会输出单个数据列。
 - 用户在数据预处理中使用过多的进程数/线程数情况下，会出现错误RuntimeError: can't start new thread，可以通过 `ulimit -u 10240` 增加当前用户可用的线程/进程数解决。
 

docs/api/api_python/dataset/mindspore.dataset.Dataset.d.rst

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     - **cache** (DatasetCache, 可选) - 单节点数据缓存服务，用于加快数据集处理，详情请阅读 `单节点数据缓存 <https://www.mindspore.cn/tutorials/experts/zh-CN/master/dataset/cache.html>`_ 。默认值：None，不使用缓存。
     - **callbacks** (DSCallback, list[DSCallback], 可选) - 要调用的Dataset回调函数列表。默认值：None。
     - **max_rowsize** (int, 可选) - 指定在多进程之间复制数据时，共享内存分配的最大空间，仅当 `python_multiprocessing` 为True时，该选项有效。默认值：16，单位为MB。
-    - **offload** (bool, 可选) - 是否进行异构硬件加速，详情请阅读 `数据准备异构加速 <https://www.mindspore.cn/docs/zh-CN/master/design/dataset_offload.html>`_ 。默认值：None。
+    - **offload** (bool, 可选) - 是否进行异构硬件加速，详情请阅读 `数据准备异构加速 <https://www.mindspore.cn/tutorials/experts/zh-CN/master/dataset/dataset_offload.html>`_ 。默认值：None。
 
     .. note::
         - `operations` 参数主要接收 `mindspore.dataset` 模块中c_transforms、py_transforms算子，以及用户定义的Python函数(PyFuncs)。