Fix

Author: ironartisan

docs/ch07/ch07.md

@@ -1760,3 +1760,5 @@ plt.show()
 ## 引用资料
 
 - [MIT 6.5940 TinyML and Efficient Deep Learning Computing](https://hanlab.mit.edu/courses/2023-fall-65940)
+- [machine-learning-notes](https://luweikxy.gitbook.io/machine-learning-notes)
+- [matrix-decomposition-series](https://rendazhang.medium.com/matrix-decomposition-series-table-of-contents-841b77a035db)

docs/ch08/ch08.md

@@ -1,6 +1,7 @@
 # 第8章 项目实践
 
   在前面的章节里，我们分别学习了剪枝、量化、神经网络架构搜索、知识蒸馏与低秩分解等模型压缩技术，那么你能融合两种以上的技术对模型进行压缩吗？
+
 > 任务：基于前面已学知识，选择一种实际应用场景，不限框架和方法，使用两种及以上技术对模型进行压缩并对比前后效果~
 
 ## 总结