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@@ -21,7 +21,7 @@ Inception-v3 架构的使用 factorized convolutions (分解卷积) ，使用两
 ## 环境配置
 
 ### Docker（方法一）
-此处提供[光源](https://www.sourcefind.cn/#/service-details)拉取docker镜像的地址与使用步骤，以及[光合](https://developer.hpccube.com/tool/)开发者社区深度学习库下载地址
+此处提供[光源](https://www.sourcefind.cn/#/service-details)拉取docker镜像的地址与使用步骤，以及[光合](https://developer.sourcefind.cn/tool/)开发者社区深度学习库下载地址
 
 ```
 docker pull image.sourcefind.cn:5000/dcu/admin/base/pytorch:2.1.0-ubuntu20.04-dtk24.04.2-py3.10
@@ -34,7 +34,7 @@ docker build --no-cache -t inceptionv3:latest .
 docker run -it --shm-size=128G -v /path/your_code_data/:/path/your_code_data/ -v /opt/hyhal:/opt/hyhal:ro --privileged=true --device=/dev/kfd --device=/dev/dri/ --group-add video --name inceptionv3_pytorch bash
 ```
 ### Anaconda（方法三）
-关于本项目DCU显卡所需的特殊深度学习库可从[光合](https://developer.hpccube.com/tool/)开发者社区下载安装。
+关于本项目DCU显卡所需的特殊深度学习库可从[光合](https://developer.sourcefind.cn/tool/)开发者社区下载安装。
 ```
 DTK驱动：dtk24.04.2
 python：python3.10
@@ -96,6 +96,6 @@ ${isperf}=0时，执行main.py；${isperf}=1时，执行perf.py
 [inception_v3](https://drive.google.com/drive/folders/17ju2HN7Y6pyPK2CC_AqnAfTOe9_3hCQ8?usp=sharing)
 
 ## 源码仓库及问题反馈
-- https://developer.hpccube.com/codes/modelzoo/inceptionv3_pytorch
+- https://developer.sourcefind.cn/codes/modelzoo/inceptionv3_pytorch
 ## 参考资料
 - https://github.com/Lornatang/InceptionV3-PyTorch.git