fix: fixed broken link

Author: SWHL

docs/blog/posts/about_model/adapt_PP-OCRv5_det.md

@@ -21,7 +21,7 @@ links:
 
 ### 引言
 
-来自PaddleOCR[官方文档](https://paddlepaddle.github.io/PaddleOCR/latest/version3.x/algorithm/PP-OCRv5/PP-OCRv5.html)：
+来自PaddleOCR[官方文档](http://www.paddleocr.ai/latest/version3.x/algorithm/PP-OCRv5/PP-OCRv5.html)：
 
 > PP-OCRv5 是PP-OCR新一代文字识别解决方案，该方案聚焦于多场景、多文字类型的文字识别。在文字类型方面，PP-OCRv5支持简体中文、中文拼音、繁体中文、英文、日文5大主流文字类型，在场景方面，PP-OCRv5升级了中英复杂手写体、竖排文本、生僻字等多种挑战性场景的识别能力。在内部多场景复杂评估集上，PP-OCRv5较PP-OCRv4端到端提升13个百分点。
 

docs/blog/posts/about_model/adapt_PP-OCRv5_rec.md

@@ -22,7 +22,7 @@ links:
 
 ### 引言
 
-来自PaddleOCR[官方文档](https://paddlepaddle.github.io/PaddleOCR/latest/version3.x/algorithm/PP-OCRv5/PP-OCRv5.html)：
+来自PaddleOCR[官方文档](http://www.paddleocr.ai/latest/version3.x/algorithm/PP-OCRv5/PP-OCRv5.html)：
 
 > PP-OCRv5 是PP-OCR新一代文字识别解决方案，该方案聚焦于多场景、多文字类型的文字识别。在文字类型方面，PP-OCRv5支持简体中文、中文拼音、繁体中文、英文、日文5大主流文字类型，在场景方面，PP-OCRv5升级了中英复杂手写体、竖排文本、生僻字等多种挑战性场景的识别能力。在内部多场景复杂评估集上，PP-OCRv5较PP-OCRv4端到端提升13个百分点。
 

docs/blog/posts/about_model/convert_model.md

@@ -18,7 +18,7 @@ comments: true
 
 ### 简介
 
-- PaddleOCR项目模型转换，主要借助[`paddle2onnx`](https://github.com/PaddlePaddle/Paddle2ONNX)库实现。针对PaddleOCR中涉及到的相关模型，直接转换并不太方便。因此，推出了[PaddleOCRModelConverter](https://github.com/RapidAI/PaddleOCRModelConverter)转换工具。
+- PaddleOCR项目模型转换，主要借助[`paddle2onnx`](https://github.com/PaddlePaddle/Paddle2ONNX)库实现。针对PaddleOCR中涉及到的相关模型，直接转换并不太方便。因此，推出了[PaddleOCRModelConverter](https://github.com/RapidAI/PaddleOCRModelConvert)转换工具。
 
 ### 在线转换
 
@@ -29,4 +29,4 @@ comments: true
     <iframe src="https://swhl-paddleocrmodelconverter.hf.space" frameborder="0" width="1550" height="850"></iframe>
 </div>
 
-### [离线转换](https://github.com/RapidAI/PaddleOCRModelConverter)
+### [离线转换](https://github.com/RapidAI/PaddleOCRModelConvert)

docs/blog/posts/about_model/model_summary.md

@@ -47,7 +47,7 @@ hide:
 - [CnOCR](https://github.com/breezedeus/cnocr)
 - [DAVAR-Lab-OCR](https://github.com/hikopensource/DAVAR-Lab-OCR)
 - [mindocr](https://github.com/mindspore-lab/mindocr)
-- [surya](https://github.com/VikParuchuri/surya)
+- [surya](https://github.com/datalab-to/surya)
 
 #### 文本检测模型
 

docs/blog/posts/inference_engine/openvino/infer.md

@@ -41,7 +41,7 @@ $ pip install openvino-dev
 - OpenVINO可以直接推理IR、ONNX和PaddlePaddle模型，具体如下(图来源:[link](https://docs.openvino.ai/latest/openvino_docs_OV_UG_OV_Runtime_User_Guide.html#doxid-openvino-docs-o-v-u-g-o-v-runtime-user-guide))：
 
     <div align="center">
-        <img src="https://docs.openvino.ai/latest/_images/BASIC_FLOW_IE_C.svg">
+        <img src="https://docs.openvino.ai/archives/index.html">
     </div>
 
 - 和ONNXRuntime同时推理同一个ONNX模型，OpenVINO推理速度更快

docs/blog/posts/optim_tutorial.md

@@ -13,7 +13,7 @@ comments: true
 
 !!! note
 
-    以下尝试情况，均已经在[在线demo](https://huggingface.co/spaces/SWHL/RapidOCRDemo)中实现，看完之后，可移步那里去尝试。
+    以下尝试情况，均已经在[在线demo](https://www.modelscope.cn/studios/RapidAI/RapidOCRv3.0.0)中实现，看完之后，可移步那里去尝试。
 
 ### 引言
 
@@ -64,7 +64,7 @@ comments: true
 
    - 将padding之后的图像再次送入RapidOCR中尝试，查看是否仍然出现上述问题。
 
-2. 将该图像上传到[在线demo](https://huggingface.co/spaces/SWHL/RapidOCRDemo)中，查看能否复现问题？
+2. 将该图像上传到[在线demo](https://www.modelscope.cn/studios/RapidAI/RapidOCRv3.0.0)中，查看能否复现问题？
    - 如不能复现，着重比对环境是否与在线demo中相关包使用版本不一致情况？
    - 在线demo所用的各个包版本情况：
 
@@ -81,7 +81,7 @@ comments: true
 4. 如果调节三个参数也不能解决问题，只能尝试`server`版的文本检测和文本识别模型了。
    1. 首先更换`server`版的文本检测模型，查看是否解决问题
    2. 在第1步基础上，更换`server`版的文本识别模型，查看是否解决问题
-5. 尝试更换不同版本模型，来查看效果。具体可在[在线demo](https://huggingface.co/spaces/SWHL/RapidOCRDemo)中尝试
+5. 尝试更换不同版本模型，来查看效果。具体可在[在线demo](https://www.modelscope.cn/studios/RapidAI/RapidOCRv3.0.0)中尝试
 
 ### 个别字识别错误调优篇
 

docs/blog/posts/related_projects/derivatives_projects.md

@@ -11,7 +11,7 @@ comments: true
 
 <!-- more -->
 
-#### [RapidStructure](https://github.com/RapidAI/RapidStructure) ：版面分析
+#### [RapidStructure](https://github.com/RapidAI/RapidDoc) ：版面分析
 
 - [含文本的图像方向分类](https://github.com/RapidAI/RapidOrientation)
 - [版面分析](https://github.com/RapidAI/RapidLayout)

docs/blog/posts/related_projects/related_projects.md

@@ -46,7 +46,7 @@ TODO
 
 这一块的工作，breezedeus做得比较好，详情可以参见其博客：[Pix2Text (P2T) 新版公式检测模型](https://www.breezedeus.com/article/p2t-mfd-20230613)。
 
-有关数据集：[IBEM](https://zenodo.org/record/4757865) 和中文 [CnMFD_Dataset](https://github.com/breezedeus/CnMFD_Dataset)
+有关数据集：[IBEM](https://zenodo.org/records/4757865) 和中文 [CnMFD_Dataset](https://github.com/breezedeus/CnMFD_Dataset)
 
 ### 发票识别
 
@@ -58,12 +58,12 @@ TODO
 
 ### 文档增强
 
-- [DocDiff](https://arxiv.org/pdf/2305.03892.pdf)（[Github](https://github.com/Royalvice/DocDiff)）: 文档增强模型，可以用于文档去模糊、文档去噪、文档二值化、文档去水印和印章等任务。
+- [DocDiff](https://arxiv.org/pdf/2305.03892)（[Github](https://github.com/Royalvice/DocDiff)）: 文档增强模型，可以用于文档去模糊、文档去噪、文档二值化、文档去水印和印章等任务。
 
 ### 文档图像矫正
 
 - [PaperEdge](https://github.com/cvlab-stonybrook/PaperEdge)：文档图像矫正 | [Demo](https://huggingface.co/spaces/SWHL/PaperEdgeDemo)
-- [DocTr++](https://arxiv.org/pdf/2304.08796.pdf) | [Demo](https://demo.doctrp.top/) | [Code](https://github.com/fh2019ustc/DocTr-Plus)
+- [DocTr++](https://arxiv.org/pdf/2304.08796) | [Demo](https://demo.doctrp.top/) | [Code](https://github.com/fh2019ustc/DocTr-Plus)
 - [DocRes](https://github.com/ZZZHANG-jx/DocRes)： 统一文档图像恢复任务的广义模型
 
 ### 版面分析
@@ -77,7 +77,7 @@ TODO
     - 英文版面分析数据集：
         - [PubLayNet](https://github.com/ibm-aur-nlp/PubLayNet): IBM构建，34万张图像，分为5类：text, title list table figure。
         - [DocBank](https://doc-analysis.github.io/docbank-page/index.html)：微软亚洲研究院构建，50万英文文档图像，分为12类：摘要、作者、标题、公式、图形、页脚、列表、段落、参考、节标题、表格和文章标题。
-        - [D4LA](https://modelscope.cn/datasets/iic/D4LA/summary): 阿里通义实验室构建，11092张图像，12个文档种类，27个类别，手工标注。详情可参见论文[Vision Grid Transformer for Document Layout Analysis](https://arxiv.org/pdf/2308.14978.pdf)
+        - [D4LA](https://modelscope.cn/datasets/iic/D4LA/summary): 阿里通义实验室构建，11092张图像，12个文档种类，27个类别，手工标注。详情可参见论文[Vision Grid Transformer for Document Layout Analysis](https://arxiv.org/pdf/2308.14978)
 
     - 中文版面分析数据集：
         - [CDLA](https://github.com/buptlihang/CDLA)：中文文档版面分析数据集，面向中文文献类（论文）场景，总共6000张（5000训练，1000测试），分为10类：正文、标题、图片、图片标题、表格、表格标题、页眉、页脚、注释和公式。
@@ -122,10 +122,10 @@ TODO
 - 相关论文和帖子：
     - [来也智能文档处理系统中的印章识别实践](https://laiye.com/tech-blog/2613)
     - [【技术新趋势】合合信息：复杂环境下ocr与印章识别技术理解及研发趋势](https://blog.csdn.net/INTSIG/article/details/125203307)
-    - [基于文字分割的印章识别技术](https://hanspub.org/journal/PaperInformation.aspx?paperID=40945)
+    - [基于文字分割的印章识别技术](https://pdf.hanspub.org/CSA20210300000_33555311.pdf)
 - 相关工程：
     - [JS生成印章](https://github.com/niezhiliang/canvas-draw-seal)
-    - [Python绘制透明背景印章](https://www.bilibili.com/read/cv15847481/)
+    - [Python绘制透明背景印章](https://www.bilibili.com/opus/641999668409008129)
     - [在线印章合成大全网站](http://www.395.net.cn/)
     - [TrOCR-Seal-Recognition](https://github.com/Gmgge/TrOCR-Seal-Recognition)
 - 数据集汇总：

docs/communicate.md

@@ -24,8 +24,9 @@ hide:
 - 4群：419196348 已满
 - 5群：1032382811 已满
 - 6群：910202308 已满
-- 7群：953714814
+- 7群：953714814 已满
+- 8群: 1070419729
 
 <div align="left">
-    <img src="https://github.com/RapidAI/RapidOCR/releases/download/v1.1.0/qq_group7.jpg" width="25%" height="25%" align="center">
+    <img src="https://github.com/RapidAI/RapidOCRDocs/releases/download/assets/qq_group8.jpg" width="25%" height="25%" align="center">
 </div>

docs/faq/faq.md

@@ -21,7 +21,7 @@ hide:
 
 #### Q: Linux部署python的程序时，`import cv2`时会报`ImportError: ligGL.so.1: cannot open shared object file: No such file or directory`?
 
-**A:** [解决方法](https://stackoverflow.com/a/63978454/3335415
+**A:** [解决方法](https://stackoverflow.com/questions/63977422/error-trying-to-import-cv2opencv-python-package/63978454
 ) 有两个(来自群友ddeef)：
 
   1. 安装`opencv-python-headless`取代`opencv-python`;
@@ -61,7 +61,7 @@ hide:
 
 #### Q: onnxruntime编译好的C++库，哪里可以下载到？
 
-**A:** 从这里：<https://github.com/RapidOCR/OnnxruntimeBuilder/releases/tag/1.7.0>
+**A:** 从这里：<https://github.com/RapidAI/OnnxruntimeBuilder/releases/tag/1.7.0>
 
 #### Q: 目前简单测试环境是  Win10 + Cygwin + gcc + 纯C编程，可以在C程序中直接接入简单OCR功能吗？