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caloskao · Feb 19, 2019 · f2839dd · f2839dd
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commit f2839dd
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diff --git a/chapter_appendix/aws.md b/chapter_appendix/aws.md
@@ -139,7 +139,7 @@ to PATH in your /home/ubuntu/.bashrc ? [yes|no]
 
 ```
 mkdir d2l-zh && cd d2l-zh
-curl http://zh.d2l.ai/d2l-zh-1.0.zip -o d2l-zh.zip
+curl https://zh.d2l.ai/d2l-zh-1.0.zip -o d2l-zh.zip
 unzip d2l-zh.zip && rm d2l-zh.zip
 conda env create -f environment.yml
 conda activate gluon

diff --git a/chapter_how-to-use/how-to-use.md b/chapter_how-to-use/how-to-use.md
@@ -37,7 +37,7 @@
 
 ## 讨论区
 
-本书的网站是 http://zh.d2l.ai ，上面提供了学习社区地址（https://discuss.gluon.ai/ ）和GitHub开源地址（https://github.com/d2l-ai/d2l-zh ）。如果读者对书中某节内容有疑惑，可扫一扫该节末尾的二维码参与该节内容的讨论。值得一提的是，在有关Kaggle比赛章节的讨论区中，众多社区成员提供了丰富的高水平方法。我们强烈推荐大家积极参与学习社区中的讨论，并相信大家一定会有所收获。本书作者和MXNet开发人员也时常参与社区中的讨论。
+本书的网站是 https://zh.d2l.ai ，上面提供了学习社区地址（https://discuss.gluon.ai/ ）和GitHub开源地址（https://github.com/d2l-ai/d2l-zh ）。如果读者对书中某节内容有疑惑，可扫一扫该节末尾的二维码参与该节内容的讨论。值得一提的是，在有关Kaggle比赛章节的讨论区中，众多社区成员提供了丰富的高水平方法。我们强烈推荐大家积极参与学习社区中的讨论，并相信大家一定会有所收获。本书作者和MXNet开发人员也时常参与社区中的讨论。
 
 
 ## 小结

diff --git a/chapter_preface/preface.md b/chapter_preface/preface.md
@@ -66,7 +66,7 @@
 
 ## 教学资源和反馈
 
-本书的英文版Dive into Deep Learning将被用作加州大学伯克利分校2019年春学期“Introduction to Deep Learning”课程的教材。相关教学资源（课件、视频、更多习题等）以及用于课堂教学的免费计算资源的申请方法将会在本书网站 http://zh.d2l.ai 上发布。诚然，将算法、公式、图片、代码和样例统一进一本适合阅读的书，而且又是一系列有交互式体验的Jupyter记事本，是对我们极大的挑战。书中难免有很多疏忽的地方，敬请大家原谅，并希望你能通过每一节后面的二维码向我们反馈问题。
+本书的英文版Dive into Deep Learning将被用作加州大学伯克利分校2019年春学期“Introduction to Deep Learning”课程的教材。相关教学资源（课件、视频、更多习题等）以及用于课堂教学的免费计算资源的申请方法将会在本书网站 https://zh.d2l.ai 上发布。诚然，将算法、公式、图片、代码和样例统一进一本适合阅读的书，而且又是一系列有交互式体验的Jupyter记事本，是对我们极大的挑战。书中难免有很多疏忽的地方，敬请大家原谅，并希望你能通过每一节后面的二维码向我们反馈问题。
 
 结尾处，附上陆游的一句诗作为勉励：
 

diff --git a/chapter_prerequisite/install.md b/chapter_prerequisite/install.md
@@ -12,7 +12,7 @@
 
 第一步是根据操作系统下载并安装[Miniconda](https://conda.io/en/master/miniconda.html)，在安装过程中需要勾选“Add Anaconda to the system PATH environment variable”选项。
 
-第二步是下载包含本书全部代码的压缩包。我们可以在浏览器的地址栏中输入 http://zh.d2l.ai/d2l-zh-1.0.zip 并按回车键进行下载。下载完成后，创建文件夹“d2l-zh”并将以上压缩包解压到这个文件夹。在该目录文件资源管理器的地址栏输入`cmd`进入命令行模式。
+第二步是下载包含本书全部代码的压缩包。我们可以在浏览器的地址栏中输入 https://zh.d2l.ai/d2l-zh-1.0.zip 并按回车键进行下载。下载完成后，创建文件夹“d2l-zh”并将以上压缩包解压到这个文件夹。在该目录文件资源管理器的地址栏输入`cmd`进入命令行模式。
 
 第三步是使用conda创建虚拟（运行）环境。conda和pip默认使用国外站点来下载软件，我们可以配置国内镜像来加速下载（国外用户无须此操作）。
 
@@ -77,7 +77,7 @@ to PATH in your /home/your_name/your_file ? [yes|no]
 
 ```
 mkdir d2l-zh && cd d2l-zh
-curl http://zh.d2l.ai/d2l-zh-1.0.zip -o d2l-zh.zip
+curl https://zh.d2l.ai/d2l-zh-1.0.zip -o d2l-zh.zip
 unzip d2l-zh.zip && rm d2l-zh.zip
 ```
 
@@ -87,7 +87,7 @@ unzip d2l-zh.zip && rm d2l-zh.zip
 
 为了适应深度学习和MXNet的快速发展，本书的开源内容将定期发布新版本。我们推荐大家定期更新本书的开源内容（如代码）和相应的运行环境（如新版MXNet）。以下是更新的具体步骤。
 
-第一步是重新下载最新的包含本书全部代码的压缩包。下载地址为 http://zh.d2l.ai/d2l-zh.zip 。解压后进入文件夹“d2l-zh”。
+第一步是重新下载最新的包含本书全部代码的压缩包。下载地址为 https://zh.d2l.ai/d2l-zh.zip 。解压后进入文件夹“d2l-zh”。
 
 第二步是使用下面的命令更新运行环境：