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@@ -105,28 +105,38 @@ CUDA的执行需要至少3.0的计算能力， 所支持的标签长度最大值
 ## 编译器
 Warp-CTC已经在Ubuntu 14.04以及OSX 10.10进行了测试，现不支持Windows. 
 首先，请获取代码
+
 ```
 git clone https://github.com/baidu-research/warp-ctc.git
 cd warp-ctc
 ```
-创建目录 ```
+
+创建目录 
+
+```
 mkdir build
 cd build
 ```
 假如使用非标准CUDA，请安装 (export CUDA_BIN_PATH=/path_to_cuda )以便被CMake检测。且确保Torch被监测到，注意（th is in $PATH）
 运行cmake, 创建
+
 ```
 cmake ../
 make
 ```
+
 现在，C代码库以及与torch分享的代码库应当和测试可执行文件一同被创建。假如CUDA被检测到，`test_gpu`则被创建。
 ## 测试
 为了运行测试，确保CUDA代码库在`LD_LIBRARY_PATH` (`DYLD_LIBRARY_PATH` for OSX)中。
 Torch测试必须在 `torch_binding/tests/` 目录中运行。
 ## Torch安装
+
 ```luarocks make torch_binding/rocks/warp-ctc-scm-1.rockspec```
+
 即使不复制存储库（repository)，你也可以安装
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 ```luarocks install http://raw.githubusercontent.com/baidu-research/warp-ctc/master/torch_binding/rocks/warp-ctc-scm-1.rockspec```
+
 请见Torch CTC[教程](torch_binding/TUTORIAL.zh_cn.md)。
 ## 限制
 CUDA的执行需要至少3.0的计算能力， 所支持的标签长度最大值为639 （时间步数是有限的）。