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README.md

@@ -129,7 +129,7 @@ python -m pip install --upgrade nni
 Note:
 
 * `--user` can be added if you want to install NNI in your home directory, which does not require any special privileges.
-* Currently NNI on Windows only support local mode. Anaconda is highly recommended to install NNI on Windows.
+* Currently NNI on Windows only support local mode. Anaconda or Miniconda is highly recommended to install NNI on Windows.
 * If there is any error like `Segmentation fault`, please refer to [FAQ](docs/en_US/FAQ.md)
 
 **Install through source code**

README_zh_CN.md

@@ -10,7 +10,7 @@
 
 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 [v0.6](https://github.com/Microsoft/nni/releases) 已发布！**
+### **NNI [v0.7](https://github.com/Microsoft/nni/releases) 已发布！**
 
 <p align="center">
   <a href="#nni-v05-has-been-released"><img src="docs/img/overview.svg" /></a>
@@ -98,78 +98,118 @@ NNI (Neural Network Intelligence) 是自动机器学习（AutoML）的工具包
 
 ## **安装和验证**
 
+在 Windows 本机模式下，并且是第一次使用 PowerShell 来运行脚本，需要**使用管理员权限**运行一次下列命令：
+
+```bash
+    Set-ExecutionPolicy -ExecutionPolicy Unrestricted
+```
+
 **通过 pip 命令安装**
 
-* 当前支持 Linux 和 MacOS。测试并支持的版本包括：Ubuntu 16.04 及更高版本，MacOS 10.14.1。 在 `python >= 3.5` 的环境中，只需要运行 `pip install` 即可完成安装。 
+* 当前支持 Linux，MacOS 和 Windows（本机模式），在 Ubuntu 16.04 或更高版本，MacOS 10.14.1 以及 Windows 10.1809 上进行了测试。 在 `python >= 3.5` 的环境中，只需要运行 `pip install` 即可完成安装。
+
+Linux 和 MacOS
 
 ```bash
-    python3 -m pip install --upgrade nni
+python3 -m pip install --upgrade nni
+```
+
+Windows
+
+```bash
+python -m pip install --upgrade nni
 ```
 
 注意：
 
 * 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。
+* 当前 NNI 在 Windows 上仅支持本机模式。 强烈推荐使用 Anaconda 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)。
 
 **通过源代码安装**
 
-* 当前支持 Linux（Ubuntu 16.04 及更高版本） 和 MacOS（10.14.1）。 
+* 当前支持 Linux（Ubuntu 16.04 或更高版本），MacOS（10.14.1）以及 Windows 10（1809 版）下的本机模式。 
+
+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 v0.6 https://github.com/Microsoft/nni.git
-    cd nni  
-    source install.sh   
+    git clone -b v0.7 https://github.com/Microsoft/nni.git
+    cd nni
+    source install.sh
+```
+
+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 v0.7 https://github.com/Microsoft/nni.git
+  cd nni
+  powershell ./install.ps1
 ```
 
 参考[安装 NNI](docs/zh_CN/Installation.md) 了解系统需求。
 
+参考 [NNI Windows 本机模式](docs/zh_CN/WindowsLocalMode.md)，了解更多信息。
+
 **验证安装**
 
 以下示例 Experiment 依赖于 TensorFlow 。 在运行前确保安装了 **TensorFlow**。
 
-* 通过克隆源代码下载示例。 
+* 通过克隆源代码下载示例。
 
 ```bash
-    git clone -b v0.6 https://github.com/Microsoft/nni.git
+    git clone -b v0.7 https://github.com/Microsoft/nni.git
 ```
 
-* 运行 mnist 示例。
+Linux 和 macOS
+
+* 运行 MNIST 示例。
 
 ```bash
     nnictl create --config nni/examples/trials/mnist/config.yml
 ```
 
+Windows
+
+* 运行 MNIST 示例。
+
+```bash
+    nnictl create --config nni/examples/trials/mnist/config_windows.yml
+```
+
 * 在命令行中等待输出 `INFO: Successfully started experiment!`。 此消息表明 Experiment 已成功启动。 通过命令行输出的 `Web UI url` 来访问 Experiment 的界面。
 
-    ```
-    INFO: Starting restful server...
-    INFO: Successfully started Restful server!
-    INFO: Setting local config...
-    INFO: Successfully set local config!
-    INFO: Starting experiment...
-    INFO: Successfully started experiment!
-    -----------------------------------------------------------------------
-    The experiment id is egchD4qy
-    The Web UI urls are: http://223.255.255.1:8080   http://127.0.0.1:8080
-    -----------------------------------------------------------------------
-    
-    You can use these commands to get more information about the experiment
-    -----------------------------------------------------------------------
-             commands                       description
-    
-    1. nnictl experiment show        show the information of experiments
-    2. nnictl trial ls               list all of trial jobs
-    3. nnictl top                    monitor the status of running experiments
-    4. nnictl log stderr             show stderr log content
-    5. nnictl log stdout             show stdout log content
-    6. nnictl stop                   stop an experiment
-    7. nnictl trial kill             kill a trial job by id
-    8. nnictl --help                 get help information about nnictl
-    -----------------------------------------------------------------------
-    
-
-* 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[这里的](docs/zh_CN/WebUI.md)更多页面示例。
+```text
+INFO: Starting restful server...
+INFO: Successfully started Restful server!
+INFO: Setting local config...
+INFO: Successfully set local config!
+INFO: Starting experiment...
+INFO: Successfully started experiment!
+-----------------------------------------------------------------------
+The experiment id is egchD4qy
+The Web UI urls are: http://223.255.255.1:8080   http://127.0.0.1:8080
+-----------------------------------------------------------------------
+
+You can use these commands to get more information about the experiment
+-----------------------------------------------------------------------
+         commands                       description
+
+1. nnictl experiment show        show the information of experiments
+2. nnictl trial ls               list all of trial jobs
+3. nnictl top                    monitor the status of running experiments
+4. nnictl log stderr             show stderr log content
+5. nnictl log stdout             show stdout log content
+6. nnictl stop                   stop an experiment
+7. nnictl trial kill             kill a trial job by id
+8. nnictl --help                 get help information about nnictl
+-----------------------------------------------------------------------
+```
+
+* 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。
 
 <table style="border: none">
     <th><img src="./docs/img/webui_overview_page.png" alt="drawing" width="395"/></th>

deployment/docker/README_zh_CN.md

@@ -12,7 +12,7 @@
     scikit-learn 0.20.0
     pandas 0.23.4
     lightgbm 2.2.2
-    NNI v0.6
+    NNI v0.7
     
 
 此 Dockerfile 可作为定制的参考。

deployment/pypi/README_zh_CN.md

@@ -51,15 +51,15 @@
         powershell
         Python >= 3.5
         Pip
-        Node.js
         Yarn
-        tar
         
 
 * **如何生成**
     
+    参数 `version_os` 用来选择使用 64 位还是 32 位 Windows 来生成。
+    
     ```bash
-    powershell ./install.ps1
+    powershell ./install.ps1 -version_os [64/32]
     ```
 
 * **如何上传**

docs/en_US/Installation.md

@@ -25,22 +25,28 @@ Currently we support installation on Linux, Mac and Windows(local mode).
   You can also install NNI in a docker image. Please follow the instructions [here](https://github.com/Microsoft/nni/tree/master/deployment/docker/README.md) to build NNI docker image. The NNI docker image can also be retrieved from Docker Hub through the command `docker pull msranni/nni:latest`.
 
 ## **Installation on Windows** 
-  When you use powershell to run script for the first time, you need **run powershell as administrator** with this command:
+
+  When you use PowerShell to run script for the first time, you need **run PowerShell as administrator** with this command:
+
   ```bash
   Set-ExecutionPolicy -ExecutionPolicy Unrestricted
   ```
-  Anaconda is highly recommanded.
+
+  Anaconda or Miniconda is highly recommended.
 * __Install NNI through pip__
 
   Prerequisite: `python(64-bit) >= 3.5`
+
   ```bash
   python -m pip install --upgrade nni
   ```
 
 * __Install NNI through source code__
 
-  Prerequisite: `python >=3.5`, `git`, `powershell`    
-  you can install nni as administrator or current user as follows:
+  Prerequisite: `python >=3.5`, `git`, `PowerShell`.
+  
+  you can install NNI as administrator or current user as follows:
+
   ```bash
   git clone -b v0.7 https://github.com/Microsoft/nni.git
   cd nni

docs/en_US/WindowsLocalMode.md

@@ -4,7 +4,7 @@ Currently we only support local mode on Windows. Windows 10.1809 is well tested
 
 ## **Installation on Windows**
 
-  **Anaconda python(64-bit) is highly recommended.**  
+  **Anaconda or Miniconda python(64-bit) is highly recommended.**  
 
 When you use PowerShell to run script for the first time, you need **run PowerShell as administrator** with this command:
 
@@ -22,7 +22,7 @@ Set-ExecutionPolicy -ExecutionPolicy Unrestricted
 
 * __Install NNI through source code__
 
-  Prerequisite: `python >=3.5`, `git`, `powershell`
+  Prerequisite: `python >=3.5`, `git`, `PowerShell`
 
   ```bash
   git clone -b v0.7 https://github.com/Microsoft/nni.git
@@ -55,9 +55,9 @@ Set-ExecutionPolicy -ExecutionPolicy Unrestricted
 
 >...cannot be loaded because running scripts is disabled on this system.
 
-### Trial failed with missing DLL in cmd or PowerShell
+### Trial failed with missing DLL in command line or PowerShell
 
-This error caused by missing LIBIFCOREMD.DLL and LIBMMD.DLL and fail to install SciPy. Using anaconda python(64-bit) can solve it.
+This error caused by missing LIBIFCOREMD.DLL and LIBMMD.DLL and fail to install SciPy. Using Anaconda or Miniconda with Python(64-bit) can solve it.
 >ImportError: DLL load failed
 
 ### Trial failed on webUI
@@ -77,8 +77,7 @@ If there is a stderr file, please check out. Two possible cases are as follows:
 Make sure C++ 14.0 compiler installed then try to run `nnictl package install --name=BOHB` to install the dependencies.
 
 ### Not supported tuner on Windows
-SMAC is not supported currently, the specific reason can be referred to this [github issue](https://github.com/automl/SMAC3/issues/483).
-
+SMAC is not supported currently, the specific reason can be referred to this [GitHub issue](https://github.com/automl/SMAC3/issues/483).
 
 Note:
 

docs/zh_CN/Blog/HPOComparison.md

+# 超参数优化的对比
+
+*匿名作者*
+
+超参优化算法在几个问题上的对比。
+
+超参数优化算法如下：
+
+- [Random Search（随机搜索）](../Builtin_Tuner.md#Random)
+- [Grid Search（遍历搜索）](../Builtin_Tuner.md#Random)
+- [Evolution](../Builtin_Tuner.md#Evolution)
+- [Anneal（退火算法）](../Builtin_Tuner.md#Anneal)
+- [Metis](../Builtin_Tuner.md#MetisTuner)
+- [TPE](../Builtin_Tuner.md#TPE)
+- [SMAC](../Builtin_Tuner.md#SMAC)
+- [HyperBand](../Builtin_Tuner.md#Hyperband)
+- [BOHB](../Builtin_Tuner.md#BOHB)
+
+所有算法都在 NNI 本机环境下运行。
+
+环境：
+
+    OS: Linux Ubuntu 16.04 LTS
+    CPU: Intel(R) Xeon(R) CPU E5-2690 v3 @ 2.60GHz 2600 MHz
+    Memory: 112 GB
+    NNI Version: v0.7
+    NNI 模式(local|pai|remote): local
+    Python 版本: 3.6
+    使用的虚拟环境: Conda
+    是否在 Docker 中运行: no
+    
+
+## AutoGBDT 示例
+
+### 问题描述
+
+超参搜索上的非凸问题 [AutoGBDT](../gbdt_example.md)。
+
+### 搜索空间
+
+```json
+{
+  "num_leaves": {
+    "_type": "choice",
+    "_value": [10, 12, 14, 16, 18, 20, 22, 24, 28, 32, 48, 64, 96, 128]
+  },
+  "learning_rate": {
+    "_type": "choice",
+    "_value": [0.00001, 0.0001, 0.001, 0.01, 0.05, 0.1, 0.2, 0.5]
+  },
+  "max_depth": {
+    "_type": "choice",
+    "_value": [-1, 2, 3, 4, 5, 6, 8, 10, 12, 14, 16, 18, 20, 22, 24, 28, 32, 48, 64, 96, 128]
+  },
+  "feature_fraction": {
+    "_type": "choice",
+    "_value": [0.9, 0.8, 0.7, 0.6, 0.5, 0.4, 0.3, 0.2]
+  },
+  "bagging_fraction": {
+    "_type": "choice",
+    "_value": [0.9, 0.8, 0.7, 0.6, 0.5, 0.4, 0.3, 0.2]
+  },
+  "bagging_freq": {
+    "_type": "choice",
+    "_value": [1, 2, 4, 8, 10, 12, 14, 16]
+  }
+}
+```
+
+总搜索空间为 1, 204, 224 次，将最大 Trial 次数设置为1000。 时间限制为 48 小时。
+
+### 结果
+
+| 算法            | 最好的损失值       | 最好的 5 次损失的平均值 | 最好的 10 次损失的平均 |
+| ------------- | ------------ | ------------- | ------------- |
+| Random Search | 0.418854     | 0.420352      | 0.421553      |
+| Random Search | 0.417364     | 0.420024      | 0.420997      |
+| Random Search | 0.417861     | 0.419744      | 0.420642      |
+| Grid Search   | 0.498166     | 0.498166      | 0.498166      |
+| Evolution     | 0.409887     | 0.409887      | 0.409887      |
+| Evolution     | 0.413620     | 0.413875      | 0.414067      |
+| Evolution     | 0.409887     | 0.409887      | 0.409887      |
+| Anneal        | 0.414877     | 0.417289      | 0.418281      |
+| Anneal        | 0.409887     | 0.409887      | 0.410118      |
+| Anneal        | 0.413683     | 0.416949      | 0.417537      |
+| Metis         | 0.416273     | 0.420411      | 0.422380      |
+| Metis         | 0.420262     | 0.423175      | 0.424816      |
+| Metis         | 0.421027     | 0.424172      | 0.425714      |
+| TPE           | 0.414478     | 0.414478      | 0.414478      |
+| TPE           | 0.415077     | 0.417986      | 0.418797      |
+| TPE           | 0.415077     | 0.417009      | 0.418053      |
+| SMAC          | **0.408386** | **0.408386**  | **0.408386**  |
+| SMAC          | 0.414012     | 0.414012      | 0.414012      |
+| SMAC          | **0.408386** | **0.408386**  | **0.408386**  |
+| BOHB          | 0.410464     | 0.415319      | 0.417755      |
+| BOHB          | 0.418995     | 0.420268      | 0.422604      |
+| BOHB          | 0.415149     | 0.418072      | 0.418932      |
+| HyperBand     | 0.414065     | 0.415222      | 0.417628      |
+| HyperBand     | 0.416807     | 0.417549      | 0.418828      |
+| HyperBand     | 0.415550     | 0.415977      | 0.417186      |
+
+Metis 算法因为其高斯计算过程的复杂度为 O(n^3) 而运行非常慢，因此仅执行了 300 次 Trial。
+
+## RocksDB 的 'fillrandom' 和 'readrandom' 基准测试
+
+### 问题描述
+
+[DB_Bench](https://github.com/facebook/rocksdb/wiki/Benchmarking-tools) 是用来做 [RocksDB](https://rocksdb.org/) 性能基准测试的工具。 有多个参数需要调优。
+
+`DB_Bench` 的性能与计算机配置和安装方法有关。 在 `DB_Bench` Linux 系统上运行，并将 Rock 作为共享库安装。
+
+#### 计算机配置
+
+    RocksDB:    version 6.1
+    CPU:        6 * Intel(R) Xeon(R) CPU E5-2690 v4 @ 2.60GHz
+    CPUCache:   35840 KB
+    Keys:       16 bytes each
+    Values:     100 bytes each (50 bytes after compression)
+    Entries:    1000000
+    
+
+#### 存储性能
+
+**延迟**：每个 IO 请求都需要一些时间才能完成，这称为平均延迟。 有几个因素会影响此时间，包括网络连接质量和硬盘IO性能。
+
+**IOPS**： **每秒的 IO 操作数量**，这意味着可以在一秒钟内完成的*读取或写入操作次数*。
+
+**IO 大小**： **每个 IO 请求的大小**。 根据操作系统和需要磁盘访问的应用程序、服务，它将同时发出读取或写入一定数量数据的请求。
+
+**吞吐量（以 MB/s 为单位）= 平均 IO 大小 x IOPS **
+
+IOPS 与在线处理能力有关，我们在实验中使用 IOPS 作为指标。
+
+### 搜索空间
+
+```json
+{
+  "max_background_compactions": {
+    "_type": "quniform",
+    "_value": [1, 256, 1]
+  },
+  "block_size": {
+    "_type": "quniform",
+    "_value": [1, 500000, 1]
+  },
+  "write_buffer_size": {
+    "_type": "quniform",
+    "_value": [1, 130000000, 1]
+  },
+  "max_write_buffer_number": {
+    "_type": "quniform",
+    "_value": [1, 128, 1]
+  },
+  "min_write_buffer_number_to_merge": {
+    "_type": "quniform",
+    "_value": [1, 32, 1]
+  },
+  "level0_file_num_compaction_trigger": {
+    "_type": "quniform",
+    "_value": [1, 256, 1]
+  },
+  "level0_slowdown_writes_trigger": {
+    "_type": "quniform",
+    "_value": [1, 1024, 1]
+  },
+  "level0_stop_writes_trigger": {
+    "_type": "quniform",
+    "_value": [1, 1024, 1]
+  },
+  "cache_size": {
+    "_type": "quniform",
+    "_value": [1, 30000000, 1]
+  },
+  "compaction_readahead_size": {
+    "_type": "quniform",
+    "_value": [1, 30000000, 1]
+  },
+  "new_table_reader_for_compaction_inputs": {
+    "_type": "randint",
+    "_value": [1]
+  }
+}
+```
+
+搜索空间非常大（约10 的 40 次方），将最大 Trial 次数设置为 100 以限制资源。
+
+### 结果
+
+#### fillrandom 基准
+
+| 模型        | 最高 IOPS（重复 1 次） | 最高 IOPS（重复 2 次） | 最高 IOPS（重复 3 次） |
+| --------- | --------------- | --------------- | --------------- |
+| Random    | 449901          | 427620          | 477174          |
+| Anneal    | 461896          | 467150          | 437528          |
+| Evolution | 436755          | 389956          | 389790          |
+| TPE       | 378346          | 482316          | 468989          |
+| SMAC      | 491067          | 490472          | **491136**      |
+| Metis     | 444920          | 457060          | 454438          |
+
+图：
+
+![](../../img/hpo_rocksdb_fillrandom.png)
+
+#### readrandom 基准
+
+| 模型        | 最高 IOPS（重复 1 次） | 最高 IOPS（重复 2 次） | 最高 IOPS（重复 3 次） |
+| --------- | --------------- | --------------- | --------------- |
+| Random    | 2276157         | 2285301         | 2275142         |
+| Anneal    | 2286330         | 2282229         | 2284012         |
+| Evolution | 2286524         | 2283673         | 2283558         |
+| TPE       | 2287366         | 2282865         | 2281891         |
+| SMAC      | 2270874         | 2284904         | 2282266         |
+| Metis     | **2287696**     | 2283496         | 2277701         |
+
+图：
+
+![](../../img/hpo_rocksdb_readrandom.png)
\ No newline at end of file

docs/zh_CN/Blog/NASComparison.md

-# NAS 算法对比
+# 神经网络结构搜索的对比
 
 *匿名作者*
 
-训练并对比 Autokeras, DARTS, ENAS 和 NAO 这些算法的效果。
+训练和比较 NAS（神经网络架构搜索）的模型，包括 Autokeras，DARTS，ENAS 和 NAO。
 
 源码链接如下：
 

docs/zh_CN/Blog/index.rst

@@ -5,4 +5,5 @@
 ..  toctree::
     :maxdepth: 2
 
-    NAS 算法比较<NASComparison>
+    超参优化的对比<HPOComparison>
+    神经网络结构搜索（NAS）的对比<NASComparison>
\ No newline at end of file

docs/zh_CN/Builtin_Tuner.md

@@ -2,7 +2,7 @@
 
 NNI 提供了先进的调优算法，使用上也很简单。 下面是内置 Tuner 的简单介绍：
 
-注意：点击 **Tuner 的名称**可跳转到算法的详细描述，点击**用法**可看到 Tuner 的安装要求、建议场景和使用样例等等。
+注意：点击 **Tuner 的名称**可跳转到算法的详细描述，点击**用法**可看到 Tuner 的安装要求、建议场景和使用样例等等。 [此文章](./Blog/HPOComparison.md)对比了不同 Tuner 在几个问题下的不同效果。
 
 当前支持的 Tuner：
 
@@ -132,6 +132,8 @@ tuner:
 
 > 名称：**SMAC**
 
+**当前 SMAC 不支持在 WIndows 下运行。 原因参考：[github issue](https://github.com/automl/SMAC3/issues/483).**
+
 **安装**
 
 SMAC 在第一次使用前，必须用下面的命令先安装。

docs/zh_CN/FAQ.md

@@ -37,6 +37,10 @@ nnictl 在执行时，使用 tmp 目录作为临时目录来复制 codeDir 下
 
 将虚拟机的网络配置为桥接模式来让虚拟机能被网络访问，并确保虚拟机的防火墙没有禁止相关端口。
 
+### Windows 本机模式
+
+参考 [NNI Windows 本机模式](WindowsLocalMode.md)
+
 ### 帮助改进
 
 在创建新问题前，请在 https://github.com/Microsoft/nni/issues 查看是否有人已经报告了相似的问题。
\ No newline at end of file

docs/zh_CN/Installation.md

 # 安装 NNI
 
-当前支持在 Linux，Mac 和 Windows 下安装。
+当前支持在 Linux，Mac 和 Windows（本机模式）下安装。
 
 ## **在 Linux 和 Mac 下安装**
 
@@ -17,7 +17,7 @@
     先决条件：`python >=3.5`, `git`, `wget`
     
     ```bash
-    git clone -b v0.6 https://github.com/Microsoft/nni.git
+    git clone -b v0.7 https://github.com/Microsoft/nni.git
     cd nni
     ./install.sh
     ```
@@ -28,9 +28,14 @@
 
 ## **在 Windows 上安装**
 
+在第一次使用 PowerShell 运行脚本时，需要用**使用管理员权限**运行如下命令： 
+
+    bash
+      Set-ExecutionPolicy -ExecutionPolicy Unrestricted 强烈推荐使用 Anaconda。
+
 * **通过 pip 命令安装 NNI**
     
-    先决条件：`python >= 3.5`
+    先决条件：`python(64-bit) >= 3.5`
     
     ```bash
     python -m pip install --upgrade nni
@@ -39,16 +44,10 @@
 * **通过源代码安装 NNI**
     
     先决条件：`python >=3.5`, `git`, `powershell`  
-    在第一次使用 PowerShell 时，需要作为管理员运行此命令：
-    
-    ```bash
-    Set-ExecutionPolicy -ExecutionPolicy Unrestricted
-    ```
-    
-    然后可以使用管理员或当前用户安装 NNI：
+    可使用管理员或当前用户权限运行下列命令：
     
     ```bash
-    git clone https://github.com/Microsoft/nni.git
+    git clone -b v0.7 https://github.com/Microsoft/nni.git
     cd nni
     powershell ./install.ps1
     ```
@@ -79,7 +78,7 @@
 | **网络**   | 宽带连接                                               |                          |
 | **分辨率**  | 1024 x 768 以上                                      |                          |
 
-以下是 NNI 在 Windows 下的最低配置。 由于程序变更，NNI 的最低配置会有所更改。
+以下是 NNI 在 Windows 上的最低配置，推荐使用 Windows 10 1809 版。 由于程序变更，NNI 的最低配置会有所更改。
 
 |          | 最低配置                                  | 推荐配置                                      |
 | -------- | ------------------------------------- | ----------------------------------------- |

docs/zh_CN/QuickStart.md

@@ -2,15 +2,31 @@
 
 ## 安装
 
-当前支持 Linux 和 MacOS。测试并支持的版本包括：Ubuntu 16.04 及更高版本，MacOS 10.14.1。 在 `python >= 3.5` 的环境中，只需要运行 `pip install` 即可完成安装。
+当前支持 Linux，MacOS 和 Windows（本机模式），在 Ubuntu 16.04 或更高版本，MacOS 10.14.1 以及 Windows 10.1809 上进行了测试。 在 `python >= 3.5` 的环境中，只需要运行 `pip install` 即可完成安装。
+
+#### Linux 和 MacOS
 
 ```bash
     python3 -m pip install --upgrade nni
 ```
 
+#### Windows
+
+如果选择 Windows 本机模式并使用 PowerShell 运行脚本，需要首次以管理员身份在 PowerShell 环境中运行以下命令。
+
+```bash
+    Set-ExecutionPolicy -ExecutionPolicy Unrestricted
+```
+
+然后通过 pip 安装 NNI：
+
+```bash
+    python -m pip install --upgrade nni
+```
+
 注意：
 
-* 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。
+* 在 Linux 和 MacOS 上，如果要将 NNI 安装到当前用户的 home 目录中，可使用 `--user`，则不需要特殊权限。
 * 如果遇到如`Segmentation fault` 这样的任何错误请参考[常见问题](FAQ.md)。
 * 参考[安装 NNI](Installation.md)，来了解`系统需求`。
 
@@ -18,7 +34,7 @@
 
 NNI 是一个能进行自动机器学习实验的工具包。 它可以自动进行获取超参、运行 Trial，测试结果，调优超参的循环。 下面会展示如何使用 NNI 来找到最佳超参组合。
 
-这是还**没有 NNI** 的样例代码，用 CNN 在 MNIST 数据集上训练：
+这是**没有 NNI** 的样例代码，用 CNN 在 MNIST 数据集上训练：
 
 ```python
 def run_trial(params):
@@ -44,19 +60,20 @@ if __name__ == '__main__':
 
 上面的代码一次只能尝试一组参数，如果想要调优学习率，需要手工改动超参，并一次次尝试。
 
-NNI 就是用来帮助调优工作的。它的工作流程如下：
+NNI 用来帮助超参调优。它的流程如下：
+
+```pseudo
+输入: 搜索空间, Trial 代码, 配置文件
+输出: 一组最优的参数配置
 
-    输入: 搜索空间, Trial 代码, 配置文件
-    输出: 一组最佳的超参配置
-    
-    1: For t = 0, 1, 2, ..., maxTrialNum,
-    2:      hyperparameter = 从搜索空间选择一组参数
-    3:      final result = run_trial_and_evaluate(hyperparameter)
-    4:      返回最终结果给 NNI
-    5:      If 时间达到上限,
-    6:          停止实验
-    7: return 最好的实验结果
-    
+1: For t = 0, 1, 2, ..., maxTrialNum,
+2:      hyperparameter = 从搜索空间选择一组参数
+3:      final result = run_trial_and_evaluate(hyperparameter)
+4:      返回最终结果给 NNI
+5:      If 时间达到上限,
+6:          停止实验
+7: 返回最好的实验结果
+```
 
 如果需要使用 NNI 来自动训练模型，找到最佳超参，需要如下三步：
 
@@ -126,45 +143,60 @@ trial:
   gpuNum: 0
 ```
 
+注意：**在 Windows 上，需要将 Trial 命令的 `python3` 改为 `python`**
+
 *实现代码：[config.yml](https://github.com/Microsoft/nni/tree/master/examples/trials/mnist/config.yml)*
 
 上面的代码都已准备好，并保存在 [examples/trials/mnist/](https://github.com/Microsoft/nni/tree/master/examples/trials/mnist)。
 
-上述步骤完成后，**从命令行运行 config.yml 文件来开始 Experiment**。
+#### Linux 和 macOS
+
+从命令行使用 **config.yml** 文件启动 MNIST Experiment 。
 
 ```bash
     nnictl create --config nni/examples/trials/mnist/config.yml
 ```
 
+#### Windows
+
+从命令行使用 **config_windows.yml** 文件启动 MNIST Experiment 。
+
+**注意**：如果使用了 Windows 本机模式，则需要在 config.yml 文件中，将 `python3` 改为 `python`，或者使用 config_windows.yml 来开始 Experiment。
+
+```bash
+    nnictl create --config nni/examples/trials/mnist/config_windows.yml
+```
+
 注意：**nnictl** 是一个命令行工具，用来控制 NNI Experiment，如启动、停止、继续 Experiment，启动、停止 NNIBoard 等等。 查看[这里](NNICTLDOC.md)，了解 `nnictl` 更多用法。
 
 在命令行中等待输出 `INFO: Successfully started experiment!`。 此消息表明 Experiment 已成功启动。 期望的输出如下：
 
-    INFO: Starting restful server...
-    INFO: Successfully started Restful server!
-    INFO: Setting local config...
-    INFO: Successfully set local config!
-    INFO: Starting experiment...
-    INFO: Successfully started experiment!
-    -----------------------------------------------------------------------
-    The experiment id is egchD4qy
-    The Web UI urls are: [Your IP]:8080
-    -----------------------------------------------------------------------
-    
-    You can use these commands to get more information about the experiment
-    -----------------------------------------------------------------------
-             commands                       description
-    
-    1. nnictl experiment show        show the information of experiments
-    2. nnictl trial ls               list all of trial jobs
-    3. nnictl top                    monitor the status of running experiments
-    4. nnictl log stderr             show stderr log content
-    5. nnictl log stdout             show stdout log content
-    6. nnictl stop                   stop an experiment
-    7. nnictl trial kill             kill a trial job by id
-    8. nnictl --help                 get help information about nnictl
-    -----------------------------------------------------------------------
-    
+```text
+INFO: Starting restful server...
+INFO: Successfully started Restful server!
+INFO: Setting local config...
+INFO: Successfully set local config!
+INFO: Starting experiment...
+INFO: Successfully started experiment!
+-----------------------------------------------------------------------
+The experiment id is egchD4qy
+The Web UI urls are: [Your IP]:8080
+-----------------------------------------------------------------------
+
+You can use these commands to get more information about the experiment
+-----------------------------------------------------------------------
+         commands                       description
+
+1. nnictl experiment show        show the information of experiments
+2. nnictl trial ls               list all of trial jobs
+3. nnictl top                    monitor the status of running experiments
+4. nnictl log stderr             show stderr log content
+5. nnictl log stdout             show stdout log content
+6. nnictl stop                   stop an experiment
+7. nnictl trial kill             kill a trial job by id
+8. nnictl --help                 get help information about nnictl
+-----------------------------------------------------------------------
+```
 
 如果根据上述步骤准备好了相应 `Trial`, `搜索空间` 和 `配置`，并成功创建的 NNI 任务。NNI 会自动开始通过配置的搜索空间来运行不同的超参集合，搜索最好的超参。 通过 Web 界面可看到 NNI 的进度。
 
@@ -172,8 +204,9 @@ trial:
 
 启动 Experiment 后，可以在命令行界面找到如下的 `Web 界面地址`：
 
-    The Web UI urls are: [IP 地址]:8080
-    
+```text
+The Web UI urls are: [IP 地址]:8080
+```
 
 在浏览器中打开 `Web 界面地址`(即：`[IP 地址]:8080`)，就可以看到 Experiment 的详细信息，以及所有的 Trial 任务。
 

docs/zh_CN/RELEASE.md

 # 更改日志
 
+## 发布 0.7 - 4/29/2018
+
+### 主要功能
+
+* [支持在 Windows 上使用 NNI](./WindowsLocalMode.md) 
+  * NNI 可在 Windows 上使用本机模式
+* [支持新的 Advisor: BOHB](./bohbAdvisor.md) 
+  * 支持新的 BOHB Advisor，这是一个健壮而有效的超参调优算法，囊括了贝叶斯优化和 Hyperband 的优点
+* [支持通过 nnictl 来导入导出 Experiment 数据](./NNICTLDOC.md#experiment) 
+  * 在 Experiment 执行完后，可生成分析结果报告
+  * 支持将先前的调优数据导入到 Tuner 和 Advisor 中
+* [可为 NNI Trial 任务指定 GPU](./ExperimentConfig.md#localConfig) 
+  * 通过 gpuIndices 配置来为 Trial 任务指定GPU。如果 Experiment 配置文件中有 gpuIndices，则只有指定的 GPU 会被用于 NNI 的 Trial 任务。
+* 改进 Web 界面 
+  * 在 Web 界面上使用十进制格式的指标
+  * 添加多阶段训练相关的提示
+  * 可将超参复制为 Python dict 格式
+  * 可将提前终止的 Trial 数据传入 Tuner。
+* 为 nnictl 提供更友好的错误消息 
+  * 为 YAML 文件格式错误提供更有意义的错误信息
+
+### Bug 修复
+
+* 运行 nnictl stop 的异步 Dispatcher 模式时，无法杀掉所有的 Python 线程
+* nnictl --version 不能在 make dev-install 下使用
+* OpenPAI 平台下所有的 Trial 任务状态都是 'WAITING'
+
+## 发布 0.6 - 4/2/2019
+
+### 主要功能
+
+* [版本检查](https://github.com/Microsoft/nni/blob/master/docs/en_US/PAIMode.md#version-check) 
+  * 检查 nniManager 和 trialKeeper 的版本是否一致
+* [提前终止的任务也可返回最终指标](https://github.com/Microsoft/nni/issues/776) 
+  * 如果 includeIntermediateResults 为 true，最后一个 Assessor 的中间结果会被发送给 Tuner 作为最终结果。 includeIntermediateResults 的默认值为 false。
+* [分离 Tuner/Assessor](https://github.com/Microsoft/nni/issues/841) 
+  * 增加两个管道来分离 Tuner 和 Assessor 的消息
+* 使日志集合功能可配置
+* 为所有 Trial 增加中间结果的视图
+
+### Bug 修复
+
+* [为 OpenPAI 增加 shmMB 配置](https://github.com/Microsoft/nni/issues/842)
+* 修复在指标为 dict 时，无法显示任何结果的 Bug。
+* 修复 hyperband 中浮点类型的计算问题
+* 修复 SMAC Tuner 中搜索空间转换的错误
+* 修复 Web 界面中解析 Experiment 的错误格式
+* 修复 Metis Tuner 冷启动时的错误
+
 ## 发布 0.5.2 - 3/4/2019
 
 ### 改进
@@ -30,7 +79,7 @@
 
 ### 文档
 
-* 重新组织文档，新的主页位置：https://nni.readthedocs.io/en/latest/
+* 重新组织文档，新的主页位置：https://nni.readthedocs.io/zh/latest/
 
 ### Bug 修复和其它更新
 
@@ -44,7 +93,7 @@
 
 #### 支持新的 Tuner 和 Assessor
 
-* 支持新的 [Metis Tuner](metisTuner.md)。 对于**在线**超参调优的场景，Metis 算法已经被证明非常有效。
+* 支持新的 [Metis Tuner](metisTuner.md)。 **在线**超参调优的场景下，Metis 算法已经被证明非常有效。
 * 支持 [ENAS customized tuner](https://github.com/countif/enas_nni)。由 GitHub 社区用户所贡献。它是神经网络的搜索算法，能够通过强化学习来学习神经网络架构，比 NAS 的性能更好。
 * 支持 [Curve fitting （曲线拟合）Assessor](curvefittingAssessor.md)，通过曲线拟合的策略来实现提前终止 Trial。
 * 进一步支持 [Weight Sharing（权重共享）](./AdvancedNAS.md)：为 NAS Tuner 通过 NFS 来提供权重共享。
@@ -164,7 +213,7 @@
 
 ### 新样例
 
-* 公共的 NNI Docker 映像：
+* 公开的 NNI Docker 映像：
   
   ```bash
   docker pull msranni/nni:latest

docs/zh_CN/WindowsLocalMode.md

+# Windows 本地模式（测试中）
+
+当前 Windows 下仅支持本机模式。 推荐 Windows 10 的 1809 版，其经过了测试。
+
+## **在 Windows 上安装**
+
+**强烈推荐使用 Anaconda python(64 位)。**
+
+在第一次使用 PowerShell 运行脚本时，需要用**使用管理员权限**运行如下命令：
+
+```bash
+Set-ExecutionPolicy -ExecutionPolicy Unrestricted
+```
+
+* **通过 pip 命令安装 NNI**
+    
+    先决条件：`python(64-bit) >= 3.5`
+
+```bash
+  python -m pip install --upgrade nni
+```
+
+* __通过代码安装 NNI__
+
+  先决条件: `python >=3.5`, `git`, `powershell`
+
+  ```bash
+  git clone -b v0.7 https://github.com/Microsoft/nni.git
+  cd nni
+  powershell ./install.ps1
+  ```
+
+运行完以上脚本后，从命令行使用 **config_windows.yml** 来启动 Experiment，完成安装验证。
+
+```bash
+nnictl create --config nni/examples/trials/mnist/config_windows.yml
+```
+
+同样，其它示例的 YAML 配置中也需将 Trial 命令的 `python3` 替换为 `python`。
+
+## **常见问答**
+
+### 安装 NNI 时出现 simplejson 错误
+
+确保安装了 C++ 14.0 编译器。
+
+> building 'simplejson._speedups' extension error: [WinError 3] The system cannot find the path specified
+
+### 从源代码安装 NNI 时，遇到 PowerShell 错误
+
+如果第一次运行 PowerShell 脚本，且没有设置过执行脚本的策略，会遇到下列错误。 需要以管理员身份运行此命令：
+
+```bash
+Set-ExecutionPolicy -ExecutionPolicy Unrestricted
+```
+
+> ...cannot be loaded because running scripts is disabled on this system.
+
+### 在命令行或 PowerShell 中，Trial 因为缺少 DLL 而失败
+
+此错误因为缺少 LIBIFCOREMD.DLL 和 LIBMMD.DLL 文件，且 SciPy 安装失败。 使用 Anaconda Python(64-bit) 可解决此问题。
+
+> ImportError: DLL load failed
+
+### Web 界面上的 Trial 错误
+
+检查 Trial 日志文件来了解详情。 如果没有日志文件，且 NNI 是通过 pip 安装的，则需要在管理员权限下先运行以下命令：
+
+```bash
+Set-ExecutionPolicy -ExecutionPolicy Unrestricted
+```
+
+如果存在 stderr 文件，也需要查看其内容。 可能的错误情况包括：
+
+* 忘记将 Experiment 配置的 Trial 命令中的 `python3` 改为 `python`。
+* 忘记安装 Experiment 的依赖，如 TensorFlow，Keras 等。
+
+### 无法在 Windows 上使用 BOHB
+
+确保安装了 C ++ 14.0 编译器然后尝试运行 `nnictl package install --name=BOHB` 来安装依赖项。
+
+### Windows 上不支持的 Tuner
+
+当前不支持 SMAC，原因可参考[此问题](https://github.com/automl/SMAC3/issues/483)。
+
+注意：
+
+* 如果遇到 `Segmentation fault` 这样的错误，参考[常见问答](FAQ.md)。
\ No newline at end of file

docs/zh_CN/conf.py

@@ -28,7 +28,7 @@ author = 'Microsoft'
 # The short X.Y version
 version = ''
 # The full version, including alpha/beta/rc tags
-release = 'v0.6'
+release = 'v0.7'
 
 # -- General configuration ---------------------------------------------------