處理大規模數據集時，可以采用以下策略來穩定擴散：
并行處理：使用并行處理技術，將數據集分割成多個部分，分配給多個處理單元并行處理。這樣可以加快處理速度并降低計算時間。
分布式計算：將數據集分布在多個計算節點上，利用分布式計算框架（如Hadoop、Spark）來處理數據，以提高處理效率和擴展性。
數據預處理：對大規模數據集進行預處理，如特征選擇、降維等，以減少數據量并簡化數據集，從而加快處理速度。
數據壓縮：使用數據壓縮算法（如gzip、snappy）對數據集進行壓縮，減少數據存儲和傳輸的開銷，提高處理效率。
隨機抽樣：對大規模數據集進行隨機抽樣，獲取代表性的樣本集合，對樣本集合進行處理，以節省時間和資源成本。
增量處理：采用增量處理的方式，逐步處理數據集的部分數據，而不是一次性處理整個數據集，以減少內存消耗和提高處理效率。
通過以上策略，可以有效處理大規模數據集，穩定擴散并提高數據處理效率。
