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PaddlePaddle · Dec 21, 2020 · 037bd74 · 037bd74
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diff --git a/README_ch.md b/README_ch.md
@@ -8,10 +8,10 @@ PaddleOCR同时支持动态图与静态图两种编程范式
 - 静态图版本：develop分支
 
 **近期更新**
+- 2020.12.21 [FAQ](./doc/doc_ch/FAQ.md)新增5个高频问题，总数132个，每周一都会更新，欢迎大家持续关注。
 - 2020.12.15 更新数据合成工具[Style-Text](./StyleText/README_ch.md)，可以批量合成大量与目标场景类似的图像，在多个场景验证，效果明显提升。
 - 2020.12.14 [FAQ](./doc/doc_ch/FAQ.md)新增5个高频问题，总数127个，每周一都会更新，欢迎大家持续关注。
 - 2020.11.25 更新半自动标注工具[PPOCRLabel](./PPOCRLabel/README_ch.md)，辅助开发者高效完成标注任务，输出格式与PP-OCR训练任务完美衔接。
-- 2020.9.22 更新PP-OCR技术文章，https://arxiv.org/abs/2009.09941
 - [More](./doc/doc_ch/update.md)
 
 

diff --git a/doc/doc_ch/FAQ.md b/doc/doc_ch/FAQ.md
@@ -9,21 +9,21 @@
 
 ## PaddleOCR常见问题汇总(持续更新)
 
-* [近期更新（2020.12.14）](#近期更新)
+* [近期更新（2020.12.21）](#近期更新)
 * [【精选】OCR精选10个问题](#OCR精选10个问题)
-* [【理论篇】OCR通用30个问题](#OCR通用问题)
+* [【理论篇】OCR通用32个问题](#OCR通用问题)
  * [基础知识7题](#基础知识)
  * [数据集7题](#数据集2)
  * [模型训练调优18题](#模型训练调优2)
-* [【实战篇】PaddleOCR实战87个问题](#PaddleOCR实战问题)
+* [【实战篇】PaddleOCR实战90个问题](#PaddleOCR实战问题)
  * [使用咨询23题](#使用咨询)
  * [数据集17题](#数据集3)
  * [模型训练调优25题](#模型训练调优3)
  * [预测部署25题](#预测部署3)
 
 
 <a name="近期更新"></a>
-## 近期更新（2020.12.14）
+## 近期更新（2020.12.21）
 
 #### Q2.3.17: StyleText 合成数据效果不好？
 **A**： StyleText模型生成的数据主要用于OCR识别模型的训练。PaddleOCR目前识别模型的输入为32 x N，因此当前版本模型主要适用高度为32的数据。
@@ -33,7 +33,7 @@
 **A**：目前PaddleOCR有四个分支，分别是：
 - develop：基于Paddle静态图开发的分支，推荐使用paddle1.8 或者2.0版本，该分支具备完善的模型训练、预测、推理部署、量化裁剪等功能。
 - release/1.1：PaddleOCR 发布的第一个稳定版本，基于静态图开发，具备完善的训练、预测、推理部署、量化裁剪等功能。
-- dygraph：基于Paddle动态图开发的分支，目前仍在开发中，未来将作为主要开发分支，运行要求使用Paddle2.0rc1版本，目前仍在开发中。
+- dygraph：基于Paddle动态图开发的分支，未来将作为主要开发分支，运行要求使用Paddle2.0rc1版本，目前仍在开发中。
 - release/2.0-rc1-0：PaddleOCR发布的第二个稳定版本，基于动态图和paddle2.0版本开发，动态图开发的工程更易于调试，目前支，支持模型训练、预测，暂不支持移动端部署。
 
 如果您已经上手过PaddleOCR，并且希望在各种环境上部署PaddleOCR，目前建议使用静态图分支，develop或者release/1.1分支。如果您是初学者，想快速训练，调试PaddleOCR中的算法，建议尝鲜PaddleOCR dygraph分支。
@@ -270,7 +270,7 @@ python3 -m pip install paddlepaddle-gpu==2.0.0rc1 -i https://mirror.baidu.com/py
 
 **A**：建议可以先了解OCR方向的基础知识，大概了解基础的检测和识别模型算法。然后在Github上可以查看OCR方向相关的repo。目前来看，从内容的完备性来看，PaddleOCR的中英文双语教程文档是有明显优势的，在数据集、模型训练、预测部署文档详实，可以快速入手。而且还有微信用户群答疑，非常适合学习实践。项目地址：[PaddleOCR](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR)
 
-#### Q2.1.12：如何识别带空格的英文行文本图像？
+#### Q3.12：如何识别带空格的英文行文本图像？
 
 **A**：空格识别可以考虑以下两种方案：