diff --git a/README.md b/README.md
index c4b97f6cf2192c3c9872a40cbb73ac8a1ef42671..b6e08b0f4dd08e995b0e17f579829524e86c01a5 100644
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-# 麟瞳OSMind
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-#### 介绍
-基于银河麒麟操作系统开发的多模态智能运维管家助手。需解决：
-  a. 复杂问题分析定位效率低的痛点。
-国产操作系统在实际运用于生产环境时，面临多层级软硬件复合故障定位困难、隐性风险识别滞后等挑战。智能化故障诊断有助于快速定位复杂故障的根源节点，实现精准根因分析，降低故障恢复时间与运维成本。
-  b. 凝聚专业知识，降低运维门槛的需求
-随着各行业信息化程度加深，数据中心级运维场景呈现规模化、复杂化的发展趋势。对运维人员知识深度和广度有更高的要求。智能化运维能够降低对专业技术人员的依赖，通过自动化工具和智能算法实现高效的故障预测、诊断和修复，提升运维效率。
-  c. AI智能化技术日益成熟
-大数据、机器学习、大语言模型技术的发展为智能运维提供了基础。学术界、工业界已有定研究成果落地的实际案例。
-  d. 自动化、智能化、自然语言交互的系统管家
-通过自然语言交互颠覆运维模式。目标:提高异常检测率，快速定位并解决故障，预测性分析和合规性检查预防问题发生，实现从被动响应到主动预防的运维模式转型，保障系统的高效、稳定和安全运行。
-操作系统智能运维管家的目的：
-  a. 提高异常检测准确率
-通过多模态数据的实时采集与分析，结合机器学习 模型自动识别异常模式、显著提升检测率。如基于日志关键词聚类可发现隐藏的访问异常，指标预测模型能提前预警资源瓶颈。
-  b. 提高问题分析效率
-通过异常影响链分析，自动构建服务依赖图谱，快速定位根因。相比于人工运维能大幅缩短MTTR,从小时级降至分钟级，显著提升运维效率。
-  c. 预防问题产生
-传统运维模式以被动响应为主，难以预防问题发生智能运维管家通过历史数据分析，构建预测模型，提前识别潜在风险。
-  d. 降低运维门槛
-智能运维管家通过自然语言交互，辅助运维管理员完成多场景运维操作，大幅降低操作难度。
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-#### 软件架构
-软件架构说明
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-#### 安装教程
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-1.  xxxx
-2.  xxxx
-3.  xxxx
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-#### 使用说明
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-1.  xxxx
-2.  xxxx
-3.  xxxx
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-#### 参与贡献
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-1.  Fork 本仓库
-2.  新建 Feat_xxx 分支
-3.  提交代码
-4.  新建 Pull Request
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-#### 特技
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-1.  使用 Readme\_XXX.md 来支持不同的语言，例如 Readme\_en.md, Readme\_zh.md
-2.  Gitee 官方博客 [blog.gitee.com](https://blog.gitee.com)
-3.  你可以 [https://gitee.com/explore](https://gitee.com/explore) 这个地址来了解 Gitee 上的优秀开源项目
-4.  [GVP](https://gitee.com/gvp) 全称是 Gitee 最有价值开源项目，是综合评定出的优秀开源项目
-5.  Gitee 官方提供的使用手册 [https://gitee.com/help](https://gitee.com/help)
-6.  Gitee 封面人物是一档用来展示 Gitee 会员风采的栏目 [https://gitee.com/gitee-stars/](https://gitee.com/gitee-stars/)
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+麟瞳OSMind
+磁盘信息监控模块
+
+介绍
+DiskMonitor模块用于监控系统磁盘的使用情况和I/O操作统计。它提供了磁盘空间使用情况、读写IOPS、吞吐量等关键指标的监控功能。
+
+主要特性:
+- 实时监控磁盘使用情况
+- I/O操作统计信息收集
+- 详细的性能指标分析
+- 支持监控指定分区
+- 支持JSON格式的数据输出
+
+软件架构
+该项目依赖以下主要组件:
+- Python标准库(time, datetime, json, os)
+- 第三方库(psutil)
+- 自定义数据模型(Kylin_test.src.model.models.Disk)
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+安装教程
+1. 安装依赖:
+   ```bash
+   pip install psutil
+   ```
+2. 将DiskMonitor.py文件放置在您的项目目录中
+3. 确保Kylin_test模块可用
+
+使用说明
+基础使用示例:
+```python
+from DiskMonitor import DiskMonitor
+
+monitor = DiskMonitor()
+partition = "/"  # 可根据需要修改为其他分区如"C://"
+
+# 获取基础磁盘信息
+disk_info = monitor.get_disk_usage(partition)
+
+print(f"Total: {disk_info.disk_total / (1024 ** 3):.2f} GB")
+print(f"Used: {disk_info.disk_used / (1024 ** 3):.2f} GB")
+print(f"Free: {disk_info.disk_free / (1024 ** 3):.2f} GB")
+print(f"Usage: {disk_info.disk_percentage_usage}%")
+
+# 获取详细统计信息
+detailed_stats = monitor.get_detailed_stats(partition)
+print(json.dumps(detailed_stats, indent=2, ensure_ascii=False, default=json_serial))
+```
+
+参与贡献
+1. Fork该项目
+2. 创建新分支
+3. 实现您的改进
+4. 提交Pull Request
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+特技
+- 自动计算I/O增量
+- 精确的磁盘繁忙时间百分比计算
+- 支持时间统计信息获取
+- 包含经验公式计算繁忙时间
+- 支持强制刷新文件缓冲区以获取准确写入统计
\ No newline at end of file