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 ## 模型结构
 bert_large_squad核心是transformer,transformer结构如下：
 
-![image](https://developer.hpccube.com/codes/modelzoo/bert_large_squad_onnx/-/raw/main/resources/transformer.png)
+![image](https://developer.sourcefind.cn/codes/modelzoo/bert_large_squad_onnx/-/raw/main/resources/transformer.png)
 ## 算法原理
 bert_large_squad模型的主要参数为：24个transformer层、1024个hidden size、16个self-attention heads，简要原理可用下图表示：
 
-![image](https://developer.hpccube.com/codes/modelzoo/bert_large_squad_onnx/-/raw/main/resources/squad.png)
+![image](https://developer.sourcefind.cn/codes/modelzoo/bert_large_squad_onnx/-/raw/main/resources/squad.png)
 ## 数据集
 暂无合适中文数据集
 
@@ -33,7 +33,7 @@ python3 main.py
 ```
 
 ## result
-![image](https://developer.hpccube.com/codes/modelzoo/bert_large_squad_onnx/-/raw/main/resources/bert_result.png)
+![image](https://developer.sourcefind.cn/codes/modelzoo/bert_large_squad_onnx/-/raw/main/resources/bert_result.png)
 ### 精度
 暂无
 ## 应用场景
@@ -42,7 +42,7 @@ python3 main.py
 ### 热点应用行业
 医疗,科研,金融,教育
 ## 源码仓库及问题反馈
-https://developer.hpccube.com/codes/modelzoo/bert_large_squad_onnxruntime
+https://developer.sourcefind.cn/codes/modelzoo/bert_large_squad_onnxruntime
 ## 参考资料
 https://github.com/google-research/bert