Fix incorrect mdrst

doc/build_and_install/build_from_source_cn.rst

@@ -9,7 +9,7 @@
 为了编译PaddlePaddle，我们需要
 
 1. 一台电脑，可以装的是 Linux, Windows 或者 MacOS 操作系统
-1. Docker
+2. Docker
 
 不需要依赖其他任何软件了。即便是 Python 和 GCC 都不需要，因为我们会把所有编译工具都安装进一个 Docker 镜像里。
 

doc/build_and_install/build_from_source_en.rst

@@ -9,7 +9,7 @@ Requirements
 To build PaddlePaddle, you need
 
 1. A computer -- Linux, Windows, MacOS.
-1. Docker.
+2. Docker.
 
 Nothing else.  Not even Python and GCC, because you can install all build tools into a Docker image. 
 We run all the tools by running this image.

doc/dev/contribute_to_paddle_cn.md

@@ -222,6 +222,7 @@ upstream
 ## 提交代码的一些约定
 
 为了使评审人在评审代码时更好地专注于代码本身，请您每次提交代码时，遵守以下约定：
+
 1. 请保证Travis-CI 中单元测试能顺利通过。如果没过，说明提交的代码存在问题，评审人一般不做评审。
 2. 提交PUll Request前：
    - 请注意commit的数量：
@@ -231,6 +232,7 @@ upstream
 3. 如果解决了某个Issue的问题，请在该PUll Request的**第一个**评论框中加上：`fix #issue_number`，这样当该PUll Request被合并后，会自动关闭对应的Issue。关键词包括：close, closes, closed, fix, fixes, fixed, resolve, resolves, resolved，请选择合适的词汇。详细可参考[Closing issues via commit messages](https://help.github.com/articles/closing-issues-via-commit-messages)。
 
 此外，在回复评审人意见时，请您遵守以下约定：
+
 1. 评审人的每个意见都必须回复（这是开源社区的基本礼貌，别人帮了忙，应该说谢谢）：
    - 对评审意见同意且按其修改完的，给个简单的`Done`即可；
    - 对评审意见不同意的，请给出您自己的反驳理由。

doc/howto/capi/organization_of_the_inputs_cn.md

@@ -4,12 +4,15 @@
 
 ### 输入/输出数据类型
 在C-API中，按照基本数据类型在PaddlePaddle内部的定义和实现，输入数据可分为：
+
 1. 一维整型数组
 1. 二维浮点型矩阵
+
     - 稠密矩阵
     - 稀疏矩阵
 
 说明：
+
 1. 一维数组**仅支持整型值**；
     - 常用于自然语言处理任务，例如：表示词语在词典中的序号；
     - 分类任务中类别标签；
@@ -274,6 +277,7 @@ PaddlePaddle中一个计算层的输出数据组织方式和输入数据组织
 如果是一个序列输入/输出由 `sequence start positions` 来记录输入/输出的序列信息。
 
 于是，在组织神经网络输入时，需要思考完成以下工作：
+
 1. 为每一个输入/输出创建`argument`。
     - C-API 中操作`argument`的接口请查看[argument.h](/~https://github.com/PaddlePaddle/Paddle/blob/develop/paddle/capi/arguments.h)。
 1. 为每一个`argument`创建`paddle_matrix`或者`paddle_ivector`来存储数据。

doc/howto/capi/workflow_of_capi_cn.md

@@ -11,13 +11,15 @@
 </p>
 
 - 准备预测模型
+
     1. 只将神经网络结构进行序列化。
         - 只对神经网络结构进行序列化，加载模型需同时指定：网络结构的序列化结果和模型参数存储目录。
     1. 将网络结构定义和训练结束存储下来的模型参数文件（多个）合并入一个文件。
         - 神经网络模型结构和训练好的模型将被序列化合并入一个文件。
         - 预测时只需加载一个文件便于发布。
     - **注意**：以上两种方式只需选择其一即可。
 - 调用 C-API 开发预测序
+
     1. 初始化PaddlePaddle运行环境。
     1. 加载预测模型。
     1. 创建神经网络输入，组织输入数据。
@@ -90,6 +92,7 @@
 1. 调用[`paddle_gradient_machine_create_shared_param`](/~https://github.com/PaddlePaddle/Paddle/blob/develop/paddle/capi/gradient_machine.h#L88)接口，与其它`gradient machine`的共享已经加载的预测模型。这种情况多出现在使用多线程预测时，通过多个线程共享同一个模型来减少内存开销。可参考[此示例](/~https://github.com/PaddlePaddle/Paddle/blob/develop/paddle/capi/examples/model_inference/multi_thread/main.c)。
 
 - 注意事项
+
     1. 使用PaddlePaddle V2 API训练，模型中所有可学习参数会被存为一个压缩文件，需要手动进行解压，将它们放在同一目录中，C-API不会直接加载 V2 API 存储的压缩文件。
     1. 如果使用`merge model`方式将神经网络结构和训练好的参数序列化到一个文件，请参考此[示例](/~https://github.com/PaddlePaddle/Mobile/blob/develop/Demo/linux/paddle_image_recognizer.cpp#L59)。
     1. 通过灵活使用以上两个接口，加载模型可其它多种方式，例如也可在程序运行过程中再加载另外一个模型。
@@ -106,6 +109,7 @@ C-API支持的所有输入数据类型和他们的组织方式，请参考“输
 这篇文档的之后部分会使用`argument`来特指PaddlePaddle C-API中神经网络的一个输入/输出，使用`paddle_matrix`**特指**`argument`中用于存储数据的`Matrix`类的对象。
 
 在组织神经网络输入，获取输出时，需要思考完成以下工作：
+
 1. 为每一个输入/输出创建`argument`；
 1. 为每一个`argument`创建`paddle_matrix`来存储数据；