diff --git "a/\351\276\231\350\234\245\344\270\200\345\210\273/KeentuneAI\350\260\203\344\274\230\344\273\273\345\212\241/\351\242\230\347\233\256\346\214\207\345\257\274\346\211\213\345\206\214/KeenTune\346\225\217\346\204\237\345\217\202\346\225\260\350\257\206\345\210\253\342\200\224\342\200\224https short.md" "b/\351\276\231\350\234\245\344\270\200\345\210\273/KeentuneAI\350\260\203\344\274\230\344\273\273\345\212\241/\351\242\230\347\233\256\346\214\207\345\257\274\346\211\213\345\206\214/KeenTune\346\225\217\346\204\237\345\217\202\346\225\260\350\257\206\345\210\253\342\200\224\342\200\224https short.md"
index 85556609fc53f1f3df6d31dd2689dd755783f0cb..a1db638ce8ee9da8fa7289245dd458110b909fa4 100644
--- "a/\351\276\231\350\234\245\344\270\200\345\210\273/KeentuneAI\350\260\203\344\274\230\344\273\273\345\212\241/\351\242\230\347\233\256\346\214\207\345\257\274\346\211\213\345\206\214/KeenTune\346\225\217\346\204\237\345\217\202\346\225\260\350\257\206\345\210\253\342\200\224\342\200\224https short.md"	
+++ "b/\351\276\231\350\234\245\344\270\200\345\210\273/KeentuneAI\350\260\203\344\274\230\344\273\273\345\212\241/\351\242\230\347\233\256\346\214\207\345\257\274\346\211\213\345\206\214/KeenTune\346\225\217\346\204\237\345\217\202\346\225\260\350\257\206\345\210\253\342\200\224\342\200\224https short.md"	
@@ -6,7 +6,7 @@ KeenTune总共包含四个组件：keentuned，keentune-target，keentune-brain
 我们可以选择使用YUM或者源码安装的方式来下载和安装KeenTune的组件，具体步骤请参考[《Keentune安装手册》](https://gitee.com/anolis/keentuned/blob/dev-docs-summer20/docs/install_cn.md "《Keentune安装手册》")
 
 ## 2. 数据集下载
-我们为你提供了实验所需的全部数据，你可以从[下载链接](https://gitee.com/anolis/keentuned/blob/dev-docs-summer20/docs/data/demo-https-short.tar "下载链接")处下载。
+我们为你提供了实验所需的全部数据，你可以从[下载链接](https://gitee.com/anolis/keentuned/blob/dev-docs-summer20/docs/data/demo-https-short.tar.gz "下载链接")处下载。
 数据文件为.pkl格式，都包含以下几个文件（本小节内容不影响实验的进行，仅作简单介绍，可以跳过）  
 ![](assets/33.png)  
 ● bench.pkl，benchmark工具的配置文件  
@@ -23,7 +23,7 @@ KeenTune总共包含四个组件：keentuned，keentune-target，keentune-brain
 ![](assets/44.png)  
 查到数据文件之后，通过下面这个命令使用KeenTune进行敏感参数识别，更具体的步骤请参考[《KeenTune敏感参数识别手册》](https://gitee.com/anolis/keentuned/blob/dev-docs-summer20/docs/sensitization_cn.md "《KeenTune敏感参数识别手册》")
 ```java
-keentune sensitize train --data demo-http-long --output demo-http-long-result --trials 2
+keentune sensitize train --data demo-https-short --output demo-https-short-result --trials 2
 ```
 ![](assets/55.png).