Change blogs (#624)

(cherry picked from commit 53f495a)
(cherry picked from commit 3632c8e)

site/zh-CN/faq/operational_faq.md

@@ -35,7 +35,7 @@ Milvus 和服务端配置文件的版本不对应。
 
 #### 为什么 Milvus 查询召回率一直不理想？
 
-在调用 SDK 进行向量搜索时，可以增大函数中 `nprobe` 参数的值。值越大，结果越精确，但耗时也越久。详见 [如何设置 Milvus 客户端参数](https://www.milvus.io/cn/blogs/2020-2-16-api-setting.md)。
+在调用 SDK 进行向量搜索时，可以增大函数中 `nprobe` 参数的值。值越大，结果越精确，但耗时也越久。详见 [如何设置 Milvus 客户端参数](https://www.milvus.io/cn/blog/2020-2-16-api-setting.md)。
 
 #### 为什么更新过的设置没有生效？
 

site/zh-CN/faq/performance_faq.md

@@ -62,7 +62,7 @@ id: performance_faq.md
 
 如果向集合中导入数据的频率不高，建议将 `index_file_size` 的值设为 1024 MB 或者 2048 MB。如果后续会持续地向集合中导入增量数据，为了避免查询时未建立索引的数据文件过大，建议这种情况下将该值设置为 256 MB 或者 512 MB。
 
-可参阅 [如何设置 Milvus 客户端参数](https://www.milvus.io/cn/blogs/2020-2-16-api-setting.md)。
+可参阅 [如何设置 Milvus 客户端参数](https://www.milvus.io/cn/blog/2020-2-16-api-setting.md)。
 
 #### Milvus 的导入性能如何？
 

site/zh-CN/faq/product_faq.md

@@ -108,7 +108,7 @@ ID 类型是非负的 64 位整型。
 
 #### Milvus 中如何选择向量索引的类型？
 
-索引需要根据具体场景和需求去选择。详见 [如何选择索引类型](https://milvus.io/cn/blogs/2019-12-03-select-index.md)。
+索引需要根据具体场景和需求去选择。详见 [如何选择索引类型](https://milvus.io/cn/blog/2019-12-03-select-index.md)。
 
 #### Milvus 可以在同一个集合中的不同分区上建立不同索引吗？
 
@@ -132,7 +132,7 @@ ID 类型是非负的 64 位整型。
 
 所以当总的向量条数约等于 `nlist` 时，两者的计算量相当，性能也差不多。而随着向量条数达到 `nlist` 的 2 倍、3 倍、n 倍之后，IVF_FLAT 的优势就越来越大。
 
-可参阅 [如何选择索引类型](https://milvus.io/cn/blogs/2019-12-03-select-index.md)。
+可参阅 [如何选择索引类型](https://milvus.io/cn/blog/2019-12-03-select-index.md)。
 
 #### 创建索引立即查询，为什么内存会突然增长？
 

site/zh-CN/fragments/faq_flat_ivfflat.md

@@ -5,5 +5,5 @@
 <p>
 所以当总的向量条数约等于 <code>nlist</code> 时，两者的计算量相当，性能也差不多。而随着向量条数达到 <code>nlist</code> 的 2 倍、3 倍、n 倍之后，IVF_FLAT 的优势就越来越大。</p>
 <p>
-可参阅 <a href="https://milvus.io/cn/blogs/2019-12-03-select-index.md">如何选择索引类型</a>。
+可参阅 <a href="https://milvus.io/cn/blog/2019-12-03-select-index.md">如何选择索引类型</a>。
 </p>

site/zh-CN/fragments/faq_index_file_size_best_practice.md

@@ -6,4 +6,4 @@
 <p>
 如果向集合中导入数据的频率不高，建议将 <code>index_file_size</code> 的值设为 1024 MB 或者 2048 MB。如果后续会持续地向集合中导入增量数据，为了避免查询时未建立索引的数据文件过大，建议这种情况下将该值设置为 256 MB 或者 512 MB。
 </p>
-可参阅 <a href="https://www.milvus.io/cn/blogs/2020-2-16-api-setting.md">如何设置 Milvus 客户端参数</a>。
+可参阅 <a href="https://www.milvus.io/cn/blog/2020-2-16-api-setting.md">如何设置 Milvus 客户端参数</a>。

site/zh-CN/fragments/faq_poor_recall_rate.md

@@ -1 +1 @@
-在调用 SDK 进行向量搜索时，可以增大函数中 <code>nprobe</code> 参数的值。值越大，结果越精确，但耗时也越久。详见 <a href="https://www.milvus.io/cn/blogs/2020-2-16-api-setting.md">如何设置 Milvus 客户端参数</a>。
+在调用 SDK 进行向量搜索时，可以增大函数中 <code>nprobe</code> 参数的值。值越大，结果越精确，但耗时也越久。详见 <a href="https://www.milvus.io/cn/blog/2020-2-16-api-setting.md">如何设置 Milvus 客户端参数</a>。

site/zh-CN/fragments/faq_set_nlist.md

@@ -1 +1 @@
-该值需要根据具体的使用情况去设置。详见 <a href="tuning.md#索引">性能调优 > 索引</a> 和 <a href="https://www.milvus.io/cn/blogs/2020-2-16-api-setting.md">如何设置 Milvus 参数</a>。
+该值需要根据具体的使用情况去设置。详见 <a href="tuning.md#索引">性能调优 > 索引</a> 和 <a href="https://www.milvus.io/cn/blog/2020-2-16-api-setting.md">如何设置 Milvus 参数</a>。

site/zh-CN/milvus_basics/index.md

@@ -297,7 +297,7 @@ Annoy（Approximate Nearest Neighbors Oh Yeah）是一种用超平面把高维
 
 ## 选择索引
 
-- 若要为你的使用场景选择合适的索引，请参阅 [如何选择索引类型](https://milvus.io/cn/blogs/2019-12-03-select-index.md)。
+- 若要为你的使用场景选择合适的索引，请参阅 [如何选择索引类型](https://milvus.io/cn/blog/2019-12-03-select-index.md)。
 - 关于索引和向量距离计算方法的选择，请访问 [距离计算方式](metric.md)。
 
 

site/zh-CN/reference/data_manage.md

@@ -68,8 +68,8 @@ Milvus 在 CentOS 系统中不支持 MySQL 8.0 或更高版本。
 
 从数据导入，数据存储到数据查询和调度，请参阅我们的博客深入了解 Milvus 数据管理方案。
 
-- [数据管理策略](https://www.milvus.io/cn/blogs/2019-11-08-data-management.md)
-- [数据文件清理机制的改进](https://www.milvus.io/cn/blogs/2019-12-18-datafile-cleanup.md)
-- [查看元数据](https://www.milvus.io/cn/blogs/2019-12-24-view-metadata.md)
-- [元数据表的字段](https://www.milvus.io/cn/blogs/2019-12-27-meta-table.md)
-- [如何通过元数据管理数据文件](https://www.milvus.io/cn/blogs/2020-01-09-milvus-meta.md)
+- [数据管理策略](https://www.milvus.io/cn/blog/2019-11-08-data-management.md)
+- [数据文件清理机制的改进](https://www.milvus.io/cn/blog/2019-12-18-datafile-cleanup.md)
+- [查看元数据](https://www.milvus.io/cn/blog/2019-12-24-view-metadata.md)
+- [元数据表的字段](https://www.milvus.io/cn/blog/2019-12-27-meta-table.md)
+- [如何通过元数据管理数据文件](https://www.milvus.io/cn/blog/2020-01-09-milvus-meta.md)

site/zh-CN/release_notes.md

@@ -598,7 +598,7 @@ id: release_notes.md
 
 - **HNSW 索引的支持**
 
-  新增了对 HNSW 索引类型的支持。关于 HNSW 的详细介绍请参考[向量索引算法 HNSW 和 NSG 的比较](https://milvus.io/cn/blogs/2020-01-16-hnsw-nsg-comparison.md)。[#853](https://github.com/milvus-io/milvus/issues/853)
+  新增了对 HNSW 索引类型的支持。关于 HNSW 的详细介绍请参考[向量索引算法 HNSW 和 NSG 的比较](https://milvus.io/cn/blog/2020-01-16-hnsw-nsg-comparison.md)。[#853](https://github.com/milvus-io/milvus/issues/853)
 
 - **Jaccard/Hamming/Tanimoto 距离的支持**