强化学习（Reinforcement Learning, RL）是一种机器学习方法。它通过智能体（agent）在环境（environment）中采取动作（action），接收环境反馈的奖励（reward），并根据长期累计回报（return）来学习最优策略（policy）。

核心要素：

• 状态（state, s）：环境当前的描述。
• 动作（action, a）：智能体可选择的行为。
• 奖励（reward, r）：环境对动作的即时反馈。
• 策略（policy, π）：从状态到动作的映射。

常见保留网段分类如下：

• 10.0.0.0/8
• 172.16.0.0/12
• 192.168.0.0/16 用途：局域网、VPN、NAT。

下面概括机械硬盘/SSD在操作系统视角下的寻址与I/O基本面，便于后续讨论文件系统、分区和性能优化。

统一寻址：现代系统用 LBA（Logical Block Addressing）按块编号访问，不再用CHS。 基本单元：逻辑扇区通常为 512B（或4K）；物理扇区常见为 4K（Advanced Format）。 对齐很关键：分区与文件系统数据结构应按 4K（甚至1MB）对齐，避免读-改-写（RMW）罚时。 顺序优于随机：磁盘顺序访问远快于随机；队列与调度可缓解随机I/O开销。