对于困扰2和困扰3，每次处理一种增广，这种可能会更灵活一些，每次处理之后按照上面说的进行数据集融合即可，因而生成的数据集不需要变成按比例切分的，即使输入的数据集是有比例切分的

对于困扰1：在原先数据集处点击同步数据源，然后开启智能标注即可合并

看日志是obs的key不存在,可以打印一下路径然后自己对比一下

请检查一下数据源输入的路是否符合要求

数据集也是可以分版本的，你可以发布一个切分的版本和一个不切分的版本

socket方式通信，不错的，

请问这个人数统计的相关文档链接可以发下吗

可以发下链接吗？

文档有坑点啊： 按照这个文档的说法 https://support.huaweicloud.com/bestpractice-hilens/hilens_06_0004.html#hilens_06_0004__section20261494186 “转换输入目录”： 把文件夹“gesture-data-output”中输出的训练作业数据中“.pb”文件放入新建文件夹“gesture-convert-input”中。 很容易理解为只需要拷贝.pb文件，这块文档还希望完善一下

1.操作体验：有哪些ModelArts的操作体验让您眼前一亮？1）免费gpu，必须点赞 2）图形化界面非常顺眼，十分舒服3）拖拽式的ML Studio，必须点赞4）模型转换功能，必须点赞5）数据集一键模型上线必须点赞6）数据集智能标注必须点赞7）AI市场必须点赞8）部署支持批量部署，边缘部署，必须点赞9）自动化搜索作业必须点赞2.产品性能：在体验过程中使用了哪些组件，性能或耗时如何？此处用自动学习进行体验，比较阿里的PAI自动学习和ModelArts的自动学习，相同的数据集，同时进行10分钟训练，进行结果比较阿里的效果如下图：ModelArts的效果如下图：            相同的数据集，ModelArts训练时间我选的10分钟，实际只用了6分钟，精度上面也是ModelArts完胜！！！3.竞品分析：对比友商相关产品，您认为ModelArts的优势在于何处？见第一条眼前一亮的操作体验4.产品建议：综合您的使用体验，对比用过的其他平台，ModelArts有哪些功能或体验需要补齐或加强?1）自动学习那里可以考虑标注完之后训练和部署一键完成2）多开放一些预置算法和模版3）自动化搜索作业可以放开限制，直出模型，并输出优化后的代码4）继续完善ML Studio，继续完善模型评估5）pytorch支持起来！6）IDE搞起来，类似百度 AI Studio！5.满意度及推荐度：当自己的项目或是公司应用的需求时，是否愿意自己使用或推荐身边的同事朋友使用华为云？什么原因促使你做出这个结论？非常愿意推荐，见第一条眼前一亮的操作体验6.其他维度：不在上述范围内，但您认为值得评论的维度。在与AI教学的对接上可以进行一些探索，这方面百度的 AI Studio做的还可以