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 ## 挑战说明
 
-- 自行在 [function.py](./function.py) 中编写实现 KNN 分类算法。
-- 函数输入: 待分类的样本 inX, 训练数据集 dataSet, 训练集对应的标签 labels。
+- 自行在 [`function.py`](./function.py) 中编写实现 KNN 分类算法。
+- 函数输入: 待分类的样本 `inX`, 训练数据集 `dataSet`, 训练集对应的标签 `labels`。
 - 函数返回: 预测的分类标签。
 
 所有成功上传的评测结果将在 [rank.intcplab.cn](https://rank.intcplab.cn/) 展示。
 
 ## 注意事项
 
-挑战开始前必须在 [function.py](./function.py#L26-L27) 中填写自己的学号和姓名！
+挑战开始前必须在 [`function.py`](./function.py#L26-L27) 中填写自己的学号和姓名！
 
-- 可以自行导入其他库，需要在 [requirements.txt](./requirements.txt) 添加依赖，若未在 [requirements.txt](./requirements.txt) 中添加使用到的依赖，则无法自动评测，成绩为零。
-- 需要在 [function.py](./function.py) 中实现完整的 KNN 分类算法。
-- 自动评测脚本仅会加载 [classify0](./function.py#L41) 函数，请勿修改函数名。
-- 训练集在本目录下的 [datingTrainSet2.tsv](./datingTrainSet2.tsv) 中。
-- 评测数据集在本目录下的 [datingTestSet2.tsv](./datingTestSet2.tsv) 中。
+- 可以自行导入其他库，需要在 [`requirements.txt`](./requirements.txt) 添加依赖，若未在 [`requirements.txt`](./requirements.txt) 中添加使用到的依赖，则无法自动评测，成绩为零。
+- 需要在 [`function.py`](./function.py) 中实现完整的 KNN 分类算法。
+- 自动评测脚本仅会加载 [`classify0`](./function.py#L41) 函数，请勿修改函数名。
+- 训练集在本目录下的 [`datingTrainSet2.tsv`](./datingTrainSet2.tsv) 中。
+- 评测数据集在本目录下的 [`datingTestSet2.tsv`](./datingTestSet2.tsv) 中。
 - 评测的运行时间受机器性能影响，运行时间仅供参考。
 - 若有评测相关问题，请在该[项目工单](https://git.intcplab.cn/LufsX/Challenge-kNN/issues)处提出或联系 QQ: `1968647927`。
 
 代码提交后会进行自动评测，评测所用的环境如下：
 
-- Ubuntu 22.04.4 LTS
-- Python 3.10.12
+- CPU: Intel Xeon(R) CPU E3-1231 v3 @ 3.40GHz
+- OS: Ubuntu 22.04.4 LTS
+- Python: 3.10.12
 
 ## 挑战操作