[Doc] Fix dead links in doc system

Author: DannyIsFunny

docs/quick_start/release_lib.md

@@ -61,10 +61,10 @@
 |armv7|OFF|ON|[release/v2.8-rc](https://paddlelite-data.bj.bcebos.com/Release/2.8-rc/iOS/inference_lite_lib.ios.armv7.with_cv.tiny_publish.tar.gz)|
 |armv7|ON|OFF|[release/v2.8-rc](https://paddlelite-data.bj.bcebos.com/Release/2.8-rc/iOS/inference_lite_lib.ios.armv7.with_extra.tiny_publish.tar.gz)|
 |armv7|ON|ON|[release/v2.8-rc](https://paddlelite-data.bj.bcebos.com/Release/2.8-rc/iOS/inference_lite_lib.ios.armv7.with_cv.with_extra.tiny_publish.tar.gz)|
-|armv8|OFF|OFF|[release/v2.8-rc](https://paddlelite-data.bj.bcebos.com/Release/2.8-rc/iOS/inference_lite_lib.ios64.armv8.tiny_publish.tar.gz)|
-|armv8|OFF|ON|[release/v2.8-rc](https://paddlelite-data.bj.bcebos.com/Release/2.8-rc/iOS/inference_lite_lib.ios64.armv8.with_cv.tiny_publish.tar.gz)|
-|armv8|ON|OFF|[release/v2.8-rc](https://paddlelite-data.bj.bcebos.com/Release/2.8-rc/iOS/inference_lite_lib.ios64.armv8.with_extra.tiny_publish.tar.gz)|
-|armv8|ON|ON|[release/v2.8-rc](https://paddlelite-data.bj.bcebos.com/Release/2.8-rc/iOS/inference_lite_lib.ios64.armv8.with_cv.with_extra.tiny_publish.tar.gz)|
+|armv8|OFF|OFF|[release/v2.8-rc](https://paddlelite-data.bj.bcebos.com/Release/2.8-rc/iOS/inference_lite_lib.ios.armv8.tiny_publish.tar.gz)|
+|armv8|OFF|ON|[release/v2.8-rc](https://paddlelite-data.bj.bcebos.com/Release/2.8-rc/iOS/inference_lite_lib.ios.armv8.with_cv.tiny_publish.tar.gz)|
+|armv8|ON|OFF|[release/v2.8-rc](https://paddlelite-data.bj.bcebos.com/Release/2.8-rc/iOS/inference_lite_lib.ios.armv8.with_extra.tiny_publish.tar.gz)|
+|armv8|ON|ON|[release/v2.8-rc](https://paddlelite-data.bj.bcebos.com/Release/2.8-rc/iOS/inference_lite_lib.ios.armv8.with_cv.with_extra.tiny_publish.tar.gz)|
 
 
 ## x86 Linux

docs/user_guides/opt/opt_bin.md

@@ -68,7 +68,7 @@ PaddlePaddle模型有两种保存格式：
 | --optimize_out_type | 输出模型类型，目前支持两种类型：protobuf和naive_buffer，其中naive_buffer是一种更轻量级的序列化/反序列化实现。若您需要在mobile端执行模型预测，请将此选项设置为naive_buffer。默认为protobuf。 |
 | --optimize_out      | 优化模型的输出路径。                                         |
 | --valid_targets     | 指定模型可执行的backend，默认为arm。目前可支持x86、x86_opencl、arm、opencl、npu，可以同时指定多个backend(以空格分隔)，Model Optimize Tool将会自动选择最佳方式。如果需要支持华为NPU（Kirin 810/990 Soc搭载的达芬奇架构NPU），应当设置为"npu,arm"。 |
-| --record_tailoring_info | 当使用 [根据模型裁剪库文件](./library_tailoring.html) 功能时，则设置该选项为true，以记录优化后模型含有的kernel和OP信息，默认为false。 |
+| --record_tailoring_info | 当使用 [根据模型裁剪库文件](../../source_compile/library_tailoring.html) 功能时，则设置该选项为true，以记录优化后模型含有的kernel和OP信息，默认为false。 |
 | --quant_model       | 设置是否使用opt中的动态离线量化功能。 |
 | --quant_type        | 指定opt中动态离线量化功能的量化类型，可以设置为QUANT_INT8和QUANT_INT16，即分别量化为int8和int16。量化为int8对模型精度有一点影响，模型体积大概减小4倍。量化为int16对模型精度基本没有影响，模型体积大概减小2倍。|
 

docs/user_guides/opt/opt_python.md

@@ -72,7 +72,7 @@ paddle_lite_opt \
 | --optimize_out_type | 输出模型类型，目前支持两种类型：protobuf和naive_buffer，其中naive_buffer是一种更轻量级的序列化/反序列化实现。若您需要在mobile端执行模型预测，请将此选项设置为naive_buffer。默认为protobuf。 |
 | --optimize_out      | 优化模型的输出路径。                                         |
 | --valid_targets     | 指定模型可执行的backend，默认为arm。目前可支持x86、arm、opencl、x86_opencl、npu，可以同时指定多个backend(以空格分隔)，Model Optimize Tool将会自动选择最佳方式。如果需要支持华为NPU（Kirin 810/990 Soc搭载的达芬奇架构NPU），应当设置为"npu,arm"。 |
-| --record_tailoring_info | 当使用 [根据模型裁剪库文件](./library_tailoring.html) 功能时，则设置该选项为true，以记录优化后模型含有的kernel和OP信息，默认为false。 |
+| --record_tailoring_info | 当使用 [根据模型裁剪库文件](../../source_compile/library_tailoring.html) 功能时，则设置该选项为true，以记录优化后模型含有的kernel和OP信息，默认为false。 |
 | --quant_model       | 设置是否使用opt中的动态离线量化功能。 |
 | --quant_type        | 指定opt中动态离线量化功能的量化类型，可以设置为QUANT_INT8和QUANT_INT16，即分别量化为8比特和16比特。 量化为int8对模型精度有一点影响，模型体积大概减小4倍。量化为int16对模型精度基本没有影，模型体积大概减小2倍。|
 

docs/user_guides/x2paddle.md

@@ -3,7 +3,6 @@
 X2Paddle可以将caffe、tensorflow、onnx模型转换成Paddle支持的模型。目前支持版本为caffe 1.0；tensorflow 1.x，推荐1.4.0；ONNX 1.6.0，OpSet支持 9, 10, 11版本。如果您使用的是PyTorch框架，请先转换为ONNX模型之后再使用X2Paddle工具转化为Paddle模型。
 
 [X2Paddle](https://github.com/PaddlePaddle/X2Paddle)支持将Caffe/TensorFlow/ONNX模型转换为PaddlePaddle模型。
-支持的模型可参考[X2Paddle模型测试库](https://github.com/PaddlePaddle/X2Paddle/blob/develop/x2paddle_model_zoo.md)。