From bdc65bbe9680de7cea4792008172018900c2be27 Mon Sep 17 00:00:00 2001
From: Winifred <100462076+Winifred43@users.noreply.github.com>
Date: Mon, 22 Aug 2022 16:28:58 +0800
Subject: [PATCH] Update README_CN.md

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 README_CN.md | 41 ++++++++++++++++++++++++-----------------
 1 file changed, 24 insertions(+), 17 deletions(-)

diff --git a/README_CN.md b/README_CN.md
index 54c1a1a5..0c0d0030 100644
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+++ b/README_CN.md
@@ -32,26 +32,33 @@ https://github.com/tencentmusic/cube-studio/wiki
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 | 自定义镜像 | 基础命令 | 完全自定义单机运行环境，可自由实现所有自定义单机功能 | 
 | datax | 导入导出 | 异构数据源导入导出 | 
-| media-download | 数据处理 | 	分布式媒体文件下载  | 
-| video-audio | 数据处理 | 	分布式视频提取音频  | 
-| video-img | 数据处理 | 	分布式视频提取图片  | 
+| hadoop | 数据处理 | hadoop大数据组件，hdfs,hbase,sqoop,spark |
 | sparkjob | 数据处理 | spark serverless 分布式数据计算 |
 | ray | 数据处理 | python ray框架 多机分布式功能，适用于超多文件在多机上的并发处理 |
-| xgb | 机器学习 | xgb模型训练 |
-| ray-sklearn | 机器学习 | 基于ray框架的sklearn支持算法多机分布式并行计算  |
 | volcano | 数据处理 | volcano框架的多机分布式，可自由控制代码，利用环境变量实现多机worker的工作与协同  | 
-| pytorchjob-train | 训练 | 	pytorch的多机多卡分布式训练  | 
-| horovod-train | 训练 | 	horovod的多机多卡分布式训练  | 
-| tfjob | 训练 | tf分布式训练，k8s云原生方式 | 
-| tfjob-train | 训练 | tf分布式训练，内部支持plain和runner两种方式  | 
-| tfjob-runner | 训练 | tf分布式-runner方式  | 
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-| tf-model-evaluation | 模型评估 | tensorflow2.3分布式模型评估  | 
-| tf-offline-predict | 离线推理 | tf模型离线推理  | 
-| model-offline-predict | 离线推理 | 	所有框架的分布式模型离线推理  | 
-| deploy-service | 服务部署 | 部署云原生推理服务 | 
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+| ray-sklearn | 机器学习 | 基于ray框架的sklearn支持算法多机分布式并行计算  |
+| xgb | 机器学习 | xgb模型训练 |
+| tfjob | 深度学习 | tf分布式训练，k8s云原生方式 | 
+| pytorchjob | 深度学习 | 	pytorch的多机多卡分布式训练  | 
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+| kaldi | 深度学习 | 	kaldi的多机多卡分布式训练  | 
+| tfjob-train | tf分布式 | tf分布式训练，内部支持plain和runner两种方式  | 
+| tfjob-runner | tf分布式 | tf分布式-runner方式  | 
+| tfjob-plain | tf分布式 | tf分布式-plain方式  | 
+| kaldi-train | tf分布式 | kaldi音频分布式训练  | 
+| tf-model-evaluation | tf分布式 | tensorflow2.3分布式模型评估  | 
+| tf-offline-predict | tf分布式 | tf模型离线推理  | 
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