标题 "swin-tiny-patch4" 指向的是Swin Transformer模型的一个变体，该模型在计算机视觉任务中表现出色，特别是图像分类、目标检测和语义分割等领域。Swin Transformer是2021年提出的一种新颖的Transformer架构，它引入了窗口内的自注意力机制，有效解决了传统Transformer计算复杂度高且不适合处理大分辨率输入的问题。 **Swin Transformer的原理：** Swin Transformer的核心思想是将输入图像划分为多个小的非重叠窗口，并在每个窗口内执行自注意力操作，这样大大降低了计算复杂度，同时保持了Transformer模型的长距离依赖捕获能力。此外，Swin Transformer还引入了层次结构，通过跨窗口的线性变换来连接相邻层的窗口，使得模型能够学习到更全局的信息。 **"tiny" 和 "patch4" 的含义：** "tiny"通常表示模型大小的配置，这意味着这是一个轻量级版本，相对于更大更复杂的模型，它具有更少的参数，适合资源有限的环境。"patch4"则指的是输入图像被划分为4x4的像素块，这些块作为Transformer的基本处理单元。每个位置的块都会通过嵌入层转化为特征向量，然后在窗口内进行注意力计算。 **"window7" 的意义：** "window7"表示每个窗口的大小为7x7像素。窗口大小的选择对模型性能有一定影响，更大的窗口可以捕捉更广阔的上下文信息，但会增加计算成本。在Swin Transformer中，选择合适的窗口大小是平衡性能和效率的关键。 **"224_22k.pth" 文件详解：** 这个文件名表明这是一个预训练模型的权重文件，".pth"是PyTorch库常用的权重文件格式。"224"可能是指在训练过程中，输入图像的预处理尺寸为224x224像素，这是许多计算机视觉模型的标准预处理尺寸。"22k"可能是指模型的总参数数量大约是22000（通常以千为单位表示），这与"tiny"版本的轻量化设计相吻合。 "swin_tiny_patch4_window7_224_22k.pth" 是一个基于Swin Transformer架构的小型化模型，它采用4x4的像素块，7x7的窗口注意力，适用于224x224像素的输入图像，并且拥有约22000个参数。这个模型文件可以用于在新的计算机视觉任务中进行微调，以利用其在大量数据上预训练得到的特征提取能力。

SAP GUI 800 Patch1+Patch2+Patch3+Patch4+Patch5 W10 X64安装测试通过，patch1到5全部手工按照顺序安装 由于附件大小限制，只有补丁1~5，需要SAP gui 800安装文件的可以单独给我消息

swin transformer 预训练模型swin_large_patch4_window12_384_22kto1k.pth

1、打开 qfelr11patch4.msp 一步安装到底 （开启安装有点慢，耐心等待） 录制脚本时，多了协议：Mobile App(HTTP/HTML) 2、修改 LR 11.0 的 license　： golba-100: AEAMAUIK-YAFEKEKJJKEEA-BCJGI 输入　　AEAMAUIK-YAFEKEKJJKEEA-BCJGI　　即可 3、破解成功，可压测。 请注意！！！需要下载4个文件，放在一起解压，才是完整的。即下载qfelr11patch4.zip.001 - qfelr11patch4.zip.004。是4个解压为一个！！！！！

Loadrunner11.00 的04补丁包。更新说明(，RTMP Tunneled，短信支持，流媒体支持，Flex的相关性等。)

LoadRunner 11.0 Patch 4.7z