因为项目需要，开发了一款由Windows客户端控制的台达伺服电机套装+丝杠直线导轨的平移设备，通过桌面客户端+CN3串口连接线+Modbus协议，可以实现速度设置、前进及后退的基本功能，重复误差在0.1毫米以内，相关资料网上很少，从一无所知到项目顺利完成，过程崎岖复杂结果却很完美，喜悦之余，我把设备连接（有附图）及有效代码（包括如何计算获取CRC校验码）整理如下，以供参考。

与传统的Transformer相比，Swin Transformer通过采用分层结构和窗口内注意力机制，实现了更高效的计算和更好的适用性于图像识别、目标检测和语义分割等任务 1. 层次化特征表示 Swin Transformer通过构建层次化的特征表示，使模型能够捕获从细粒度到粗粒度的不同层次的视觉信息，这对于处理图像中的多尺度对象至关重要 2. 移动窗口的注意力机制 不同于传统Transformer中的全局自注意力机制，Swin Transformer采用了局部窗口内的自注意力计算。通过这种方式，它显著降低了计算复杂度，并且通过窗口间的移动操作保持了全局上下文的连续性 3.动态调整的窗口 Swin Transformer设计了一种机制来动态调整注意力窗口的大小，这种灵活性允许模型根据不同层次的特征和任务需求调整其感受野，从而更有效地处理图像信息 4. 跨窗口连接 为了解决局部窗口限制内的信息孤岛问题，Swin Transformer引入了跨窗口的连接方式，通过这种方式可以在不增加计算负担的情况下，有效地整合全局信息

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