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 <a name="近期更新"></a>
 ## 近期更新（2021.3.22）
 #### Q2.1.13: PaddleOCR提供的文本识别算法包括哪些？
-**A**: PaddleOCR主要提供五种文本识别算法，包括CRNN\StarNet\RARAE\Rosetta和SRN, 其中CRNN\StarNet和Rosetta是基于ctc的文字识别算法，RARE是基于attention的文字识别算法；SRN为百度自研的文本识别算法，引入了语义信息，显著提升了准确率。 详情可参照如下页面：https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR/blob/release/2.0/doc/doc_ch/algorithm_overview.md#%E6%96%87%E6%9C%AC%E8%AF%86%E5%88%AB%E7%AE%97%E6%B3%95
+**A**: PaddleOCR主要提供五种文本识别算法，包括CRNN\StarNet\RARAE\Rosetta和SRN, 其中CRNN\StarNet和Rosetta是基于ctc的文字识别算法，RARE是基于attention的文字识别算法；SRN为百度自研的文本识别算法，引入了语义信息，显著提升了准确率。 详情可参照如下页面：[文本识别算法](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR/blob/release/2.0/doc/doc_ch/algorithm_overview.md#%E6%96%87%E6%9C%AC%E8%AF%86%E5%88%AB%E7%AE%97%E6%B3%95)
 
 #### Q2.2.8:  DBNet如果想使用多边形作为输入，数据标签格式应该如何设定？
 **A**：如果想使用多边形作为DBNet的输入，数据标签也应该用多边形来表示。这样子可以更好得拟合弯曲文本。PPOCRLabel暂时只支持矩形框标注和四边形框标注。
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 **A**： 基于官方提供的模型，进行finetune的话，收敛会更快一些。 具体操作上，以识别模型训练为例：如果修改了字符文件，可以设置pretraind_model为官方提供的预训练模型
 
 #### Q3.1.53: 预测时提示图像过大，显存、内存溢出了，应该如何处理？
-**A**: 可以按照这个PR的修改来缓解显存、内存占用 https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR/pull/2230
+**A**: 可以按照这个PR的修改来缓解显存、内存占用 [#2230](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR/pull/2230)
 
 #### Q3.1.54: 用c++来部署，目前支持Paddle2.0的模型吗？
-**A**: PPOCR 2.0的模型在arm上运行可以参照该PR https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR/pull/1877
+**A**: PPOCR 2.0的模型在arm上运行可以参照该PR [#1877](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR/pull/1877)
 
 <a name="OCR精选10个问题"></a>
 ## 【精选】OCR精选10个问题
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 **A**: PubTabNet是IBM提出的基于图片格式的表格识别数据集，包含 56.8 万张表格数据的图像，以及图像对应的 html 格式的注释。该数据集的发布推动了表格结构化算法的研发和落地应用。
 
 #### Q2.1.13: PaddleOCR提供的文本识别算法包括哪些？
-**A**: PaddleOCR主要提供五种文本识别算法，包括CRNN\StarNet\RARAE\Rosetta和SRN, 其中CRNN\StarNet和Rosetta是基于ctc的文字识别算法，RARE是基于attention的文字识别算法；SRN为百度自研的文本识别算法，引入了语义信息，显著提升了准确率。 详情可参照如下页面：https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR/blob/release/2.0/doc/doc_ch/algorithm_overview.md#%E6%96%87%E6%9C%AC%E8%AF%86%E5%88%AB%E7%AE%97%E6%B3%95
+**A**: PaddleOCR主要提供五种文本识别算法，包括CRNN\StarNet\RARAE\Rosetta和SRN, 其中CRNN\StarNet和Rosetta是基于ctc的文字识别算法，RARE是基于attention的文字识别算法；SRN为百度自研的文本识别算法，引入了语义信息，显著提升了准确率。 详情可参照如下页面: [文本识别算法](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR/blob/release/2.0/doc/doc_ch/algorithm_overview.md#%E6%96%87%E6%9C%AC%E8%AF%86%E5%88%AB%E7%AE%97%E6%B3%95)
 
 <a name="数据集2"></a>
 ### 数据集
@@ -590,10 +590,10 @@ repo中config.yml文件的前后处理参数和inference预测默认的超参数
 - 如果其他模块需要处理四通道的图像，那也可以在输入PaddleOCR模块之前进行转换，例如使用cvCvtColor(&img,img3chan,CV_RGBA2RGB)。
 
 #### Q3.1.53: 预测时提示图像过大，显存、内存溢出了，应该如何处理？
-**A**: 可以按照这个PR的修改来缓解显存、内存占用 https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR/pull/2230
+**A**: 可以按照这个PR的修改来缓解显存、内存占用 [#2230](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR/pull/2230)
 
 #### Q3.1.54: 用c++来部署，目前支持Paddle2.0的模型吗？
-**A**: PPOCR 2.0的模型在arm上运行可以参照该PR https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR/pull/1877
+**A**: PPOCR 2.0的模型在arm上运行可以参照该PR [#1877](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR/pull/1877)
 
 <a name="数据集3"></a>