组合模式(Composite Pattern)是部分-整体模式的一种特例，它使我们树型结构的问题中，模糊了简单元素和复杂元素的概念，客户程序可以向处理简单元素一样来处理复杂元素,从而使得客户程序与复杂元素的内部结构解耦。类图：适用性　　以下情况下适用Composite模式：　　1．你想表示对象的部分-整体层次结构　　2．你希望用户忽略组合对象与单个对象的不同，用户将统一地使用组合结构中的所有对象

包装器外观模式（Wrapper Facade）把现有的非面向对象的API所提供的函数和数据，封装在更加简洁的、健壮的、可移植的、可维护的和内聚的面向对象的类接口中。一般通过两种方式实现跨平台：1.用类似#ifdef宏的条件编译。2.目录分离。如每个操作系统平台有自己的目录，包含与平台有关的包装器外观的实现。可使用语言处理工具在编译时从相关的目录中包含合适的包装器外观的实现类。类图如下

强化学习是一种机器学习方法，旨在教会算法如何通过与环境的交互来进行学习和决策。与传统的监督学习和无监督学习不同，强化学习侧重于学习与奖励和惩罚（称为回报）相关的行为，以最大化在某个任务中的累积回报。强化学习的算法通常涉及一个代理（agent），该代理与环境进行交互，并采取行动来实现旨在最大化累积回报的目标。代理可以在某些超时之前执行许多行动，并在每个时间步骤中观察到它所处的状态，并基于该状态选择下

强化学习是一种机器学习方法，旨在教会算法如何通过与环境的交互来进行学习和决策。与传统的监督学习和无监督学习不同，强化学习侧重于学习与奖励和惩罚（称为回报）相关的行为，以最大化在某个任务中的累积回报。强化学习的算法通常涉及一个代理（agent），该代理与环境进行交互，并采取行动来实现旨在最大化累积回报的目标。代理可以在某些超时之前执行许多行动，并在每个时间步骤中观察到它所处的状态，并基于该状态选择下

强化学习是一种机器学习方法，旨在教会算法如何通过与环境的交互来进行学习和决策。与传统的监督学习和无监督学习不同，强化学习侧重于学习与奖励和惩罚（称为回报）相关的行为，以最大化在某个任务中的累积回报。强化学习的算法通常涉及一个代理（agent），该代理与环境进行交互，并采取行动来实现旨在最大化累积回报的目标。代理可以在某些超时之前执行许多行动，并在每个时间步骤中观察到它所处的状态，并基于该状态选择下

本文是一篇论文，英文原文标题为The Google File System，在Google Labs上公布，由blademaster.ixiezi.com的博主Alex翻译为中文，GoogleGFS文件系统。现在云计算渐成潮流，对大规模数据应用、可伸缩、高容错的分布式文件系统的需求日渐增长。Google根据自身的经验打造的这套针对大量廉价客户机的分布式文件系统已经广泛的在Google内部进行