docs(rapidocr_usage): update usage

Author: SWHL

docs/install_usage/rapidocr/install.md

@@ -9,16 +9,16 @@ hide:
 <a href="https://pepy.tech/project/rapidocr"><img src="https://static.pepy.tech/personalized-badge/rapidocr?period=total&units=abbreviation&left_color=grey&right_color=blue&left_text=🔥%20Downloads%20rapidocr"></a>
 <a href="https://pypi.org/project/rapidocr/"><img alt="PyPI" src="https://img.shields.io/pypi/v/rapidocr"></a>
 
+!!! warning
+
+    `rapidocr_onnxruntime`, `rapidocr_openvino`, `rapidocr_paddle`三个库逐渐不再维护，后续会以`rapidocr`为主。
+
 #### 简介
 
 `rapidocr`是合并了`rapidocr_onnxruntime`、`rapidocr_openvino`、`rapidocr_paddle`以及支持PyTorch推理的版本。
 
 `rapidocr`默认支采用ONNXRuntime CPU版作为推理引擎，可以通过安装其他推理引擎，通过相应参数来使用GPU推理。该部分请参见后续文档。
 
-!!! note
-
-    `rapidocr_onnxruntime`, `rapidocr_openvino`, `rapidocr_paddle`三个库逐渐不再维护，后续会以`rapidocr`为主。
-
 #### 安装
 
 顺利的话，一行命令即可。包大小约为15M左右，包含三个模型：文本检测、文本行方向分类和文本识别。其中mobile版模型较小，因此将相关模型都已打到whl包，可直接pip安装使用。

docs/install_usage/rapidocr/usage.md

@@ -10,7 +10,47 @@ hide:
 
 #### 最简单的使用
 
-#### 输入
+一切都使用默认值。默认使用来自PP-OCRv4的DBNet中文轻量检测，来自PP-OCRv4的SVTR_LCNet中文识别模型。默认使用onnxruntime CPU版作为推理模型。
+
+其他默认值的详细参数设置参见：[`config.yaml`](https://github.com/RapidAI/RapidOCR/blob/main/python/rapidocr/config.yaml)
+
+```python linenums="1"
+from rapidocr import RapidOCR
+
+engine = RapidOCR()
+
+img_url = "https://github.com/RapidAI/RapidOCR/blob/main/python/tests/test_files/ch_en_num.jpg?raw=true"
+result = engine(img_url)
+print(result)
+
+result.vis()
+```
+
+#### 初始化RapidOCR实例输入
+
+输入支持传入YAML格式的配置文件，同时支持参数直接传入使用。
+
+=== "传入`config.yaml`使用"
+
+    自定义`config.yaml`配置，
+
+    ```bash linenums="1"
+    rapidocr -img "https://github.com/RapidAI/RapidOCR/blob/main/python/tests/test_files/ch_en_num.jpg?raw=true" --vis_res
+    ```
+
+=== "直接传入参数"
+
+    ```python linenums="1"
+    from rapidocr import RapidOCR
+
+    engine = RapidOCR()
+
+    img_url = "https://github.com/RapidAI/RapidOCR/blob/main/python/tests/test_files/ch_en_num.jpg?raw=true"
+    result = engine(img_url)
+    print(result)
+
+    result.vis()
+    ```
 
 #### 输出