Update detail_introduction_cn.md

Author: CrossLee1

doc/howto/usage/cmd_parameter/detail_introduction_cn.md

@@ -15,7 +15,7 @@
   - 类型: bool (默认: 1).
 
 * `--local`
-  - 训练过程是否为本地模式，设置为true使用本地训练或者使用集群上的一个节点，否则使用集群上的多台机器。
+  - 训练过程是否为本地模式，设置为true使用本地训练或者使用集群上的一个节点，否则使用多机训练。
   - 类型: bool (默认: 1).
 
 * `--trainer_count`
@@ -114,11 +114,11 @@
   - 类型: int32 (默认: 0).
 
 * `--test_wait`
-  - 指示当指定轮的测试模型不存在时，是否需要等待该轮模型参数。如果在集群的提交环境中设置了test_data_path，将会启动一个进程执行测试，因此我们需要设置test_wait=1。需要注意的是，在集群提交环境中，该参数已经默认设置为True.
+  - 指示当指定轮的测试模型不存在时，是否需要等待该轮模型参数。如果在训练期间同时发起另外一个进程进行测试，可以使用该参数.
   - 类型: bool (默认: 0).
 
 * `--model_list`
-  - 测试时指定的存储模型列表的文件。在集群提交环境中，在指定model_path之后，该参数会自动设置.
+  - 测试时指定的存储模型列表的文件.
   - 类型: string (默认: "", null).
 
 * `--predict_output_dir`
@@ -169,15 +169,15 @@
   - 类型: bool (默认: 0).
 
 * `--prev_batch_state`
-  - 指示批次之间是否是连续的.
+  - 标识是否为连续的batch计算.
   - 类型: bool (默认: 0).
 
 * `--beam_size`
   - 集束搜索使用广度优先搜索的方式构建查找树。在树的每一层上，都会产生当前层状态的所有继承结果，按启发式损失的大小递增排序。然而，每层上只能保存固定数目个最好的状态，该数目是提前定义好的，称之为集束大小.
   - 类型: int32 (默认: 1).
 
 * `--diy_beam_search_prob_so`
-  - 指定共享的动态库，用户可以定义Paddle之外的文件.
+  - 用户可以自定义beam search的方法，编译成动态库，供PaddlePaddle加载。 该参数用于指定动态库路径.
   - 类型: string (默认: "", null).
 
 ## 度量学习(Metric Learning)
@@ -195,20 +195,20 @@
   - 内存容限阈值，当超过该阈值时，停止加载数据.
   - 类型: double (默认: 1.0).
 
-## Unit Test
+## 单元测试
 
 * `--checkgrad_eps`
   - 使用checkgrad模式时的参数变化大小.
   - 类型: double (默认: 1e-05).
 
-## 参数服务器(Parameter Server)和分布式通信(Distributed Communication)
+## 参数服务器和分布式通信
 
 * `--start_pserver`
   - 指示是否开启参数服务器(parameter server).
   - 类型: bool (默认: 0).
 
 * `--pservers`
-  - 参数服务器的IP地址，以逗号间隔，在集群提交环境中自动设置.
+  - 参数服务器的IP地址，以逗号间隔.
   - 类型: string (默认: "127.0.0.1").
 
 * `--port`
@@ -220,7 +220,7 @@
   - 类型: int32 (默认: 1).
 
 * `--trainer_id`
-  - 在分布式训练中，每个训练器必须指定一个唯一的id号，从0到num_trainers-1。0号训练器是主训练器。使用者无需关心这个参数.
+  - 在分布式训练中，每个训练节点必须指定一个唯一的id号，从0到num_trainers-1。0号训练节点是主训练节点。使用者无需关心这个参数.
   - 类型: int32 (默认: 0).
 
 * `--num_gradient_servers`