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116_大规模预训练数据管理与质量控制机制
在2025年的大语言模型（LLM）训练领域，数据管理和质量控制已成为决定模型性能上限的关键因素。随着模型规模的不断扩大（从早期的数十亿参数到如今的数千亿参数），对训练数据的数量、多样性和质量要求也呈指数级增长。一个高效的数据管理系统和严格的质量控制机制，不仅能够确保训练过程的稳定性，还能显著提升最终模型的性能和安全性。
Python字典：高效数据管理的瑞士军刀
Python字典基于哈希表实现，提供接近O(1)的高效查找，支持增删改查、遍历、合并等丰富操作，广泛应用于计数、缓存、配置管理及JSON处理。其灵活性与性能使其成为数据处理的核心工具。
Splunk Enterprise 9.4.5 (macOS, Linux, Windows) - 机器数据管理和分析
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开发PACS系统的技术难点解析：从数据管理到性能优化
开发PACS系统面临多重技术与合规挑战：海量影像数据的高效存储与分层管理、高并发下的实时调阅性能、DICOM标准的深度兼容、专业级图像处理与Web化可视化、与HIS/RIS/EMR系统的无缝集成、7×24小时高可用与数据安全，以及严格的医疗设备注册与网络安全认证。需融合存储架构、协议解析、临床流程与法规合规，构建稳定可靠的临床级系统，技术壁垒极高。
数据治理≠数据管理！90%的企业都搞错了重点！
在数字化转型中，数据不一致、质量差、安全隐患等问题困扰企业。许多组织跳过基础的数据管理，直接进行数据治理，导致方案难以落地。数据管理涵盖数据生命周期中的采集、存储、处理等关键环节，决定了数据是否可用、可靠。本文详解数据管理的四大核心模块——数据质量、元数据、主数据与数据安全，并提供构建数据管理体系的四个阶段：评估现状、确定优先级、建立基础能力与持续改进，助力企业夯实数据基础，推动治理落地。
SQL 语言入门：开启数据管理的大门
在数字化时代，数据已成为核心资产，而 SQL 作为操作关系型数据库的标准语言，是数据从业者、程序员及办公人员必备技能。本文从基础概念讲起，详解 SQL 的核心用法，包括数据查询、插入、修改、删除及表结构操作，并通过实例演示帮助读者快速上手。掌握 SQL，不仅能提升数据处理效率，更为深入理解数据管理打下坚实基础。
媒体声音 | 专访阿里云数据库周文超：GenAI时代，数据管理底座强势升级
近日，阿里云数据库产品事业部总监、AnalyticDB PG及生态工具部负责人周文超，在DTCC 2025专访中分享了阿里云瑶池数据库在多模态数据处理、AI基础设施升级等方向的创新实践。
阿里云数据库：构建高性能与安全的数据管理系统
阿里云数据库提供RDS、PolarDB、Tair等核心产品，具备高可用、弹性扩展、安全合规及智能运维等技术优势，广泛应用于电商、游戏、金融等行业，助力企业高效管理数据，提升业务连续性与竞争力。
数据管理四部曲：元数据管理、数据整合、数据治理、数据质量管控
老张带你搞定企业数据管理难题！数据找不到、看不懂、用不好？关键在于打好元数据管理、数据整合、数据治理和数据质量管控四大基础。四部曲环环相扣，助你打通数据孤岛，提升数据价值，实现精准决策与业务增长。
MySQL分区表：大规模数据管理的解决方案
本文深入解析了MySQL分区表的原理与实战应用，涵盖分区类型、管理策略及性能优化技巧，帮助用户提升查询效率和数据管理能力。
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