處理大量文檔時，可以使用以下策略來提高Linux Tesseract的性能和效率：
分批處理：將大量文檔分成多個批次，逐個批次使用Tesseract進行識別，以避免內存和處理器的過度占用。
并行處理：利用Linux系統的多核處理器和多線程的特性，使用并行處理技術同時處理多個文檔，加快識別速度。
使用OCR優化參數：在使用Tesseract進行文檔識別時，可以根據實際情況選擇合適的OCR優化參數，如語言設置、字體識別等，以提高識別準確率和速度。
使用預處理技術：在進行文檔識別之前，可以先對文檔進行預處理，如去除噪聲、調整對比度等，以提高Tesseract的識別效果。
緩存結果：對于已經識別過的文檔，可以將識別結果緩存起來，避免重復識別，節省時間和資源。
使用分布式系統：如果需要處理大規模文檔，可以考慮使用分布式系統來部署Tesseract，利用多臺服務器共同處理文檔，提高處理效率和可擴展性。
通過以上策略的組合使用，可以有效提高Linux Tesseract處理大量文檔的性能和效率。
