diff --git "a/applications/\346\211\213\345\206\231\346\226\207\345\255\227\350\257\206\345\210\253.md" "b/applications/\346\211\213\345\206\231\346\226\207\345\255\227\350\257\206\345\210\253.md"
index 4796355bb720638d8db815bda2b3232c10aba1d3..09d1bbab06efae70f77d50ea3e30e64f2351f51d 100644
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+++ "b/applications/\346\211\213\345\206\231\346\226\207\345\255\227\350\257\206\345\210\253.md"
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 ## 1. 项目背景及意义
 目前光学字符识别(OCR)技术在我们的生活当中被广泛使用，但是大多数模型在通用场景下的准确性还有待提高。针对于此我们借助飞桨提供的PaddleOCR套件较容易的实现了在垂类场景下的应用。手写体在日常生活中较为常见，然而手写体的识别却存在着很大的挑战，因为每个人的手写字体风格不一样，这对于视觉模型来说还是相当有挑战的。因此训练一个手写体识别模型具有很好的现实意义。下面给出一些手写体的示例图：
 
-![example](https://ai-studio-static-online.cdn.bcebos.com/d4e7f0fe3bda4606bf907ebd12824f25376ad254d8264202bc07d955696059e4)
+![example](https://ai-studio-static-online.cdn.bcebos.com/7a8865b2836f42d382e7c3fdaedc4d307d797fa2bcd0466e9f8b7705efff5a7b)
 
 ## 2. 项目内容
 本项目基于PaddleOCR套件，以PP-OCRv3识别模型为基础，针对手写文字识别场景进行优化。