我对数据挖掘和机器学习是新手，从去年7月份在Amazon才开始接触，而且还是因为工作需要被动接触的，以前都没有接触过，做的是需求预测机器学习相关的。后来，到了淘宝后，自己凭兴趣主动地做了几个月的和用户地址相关数据挖掘上的工作，有一些浅薄的心得。下面这篇文章主要是我做为一个新人仅从事数据方面技术不到10个月的一些心得，也许对你有用，也许很傻，不管怎么样，欢迎指教和讨论。

另外，注明一下，这篇文章的标题模仿了一个美剧《权力的游戏：冰与火之歌》。在数据的世界里，我们看到了很多很牛，很强大也很有趣的案例。但是，数据就像一个王座一样，像征着一种权力和征服，但登上去的路途一样令人胆颤。

数据挖掘中的三种角色

在Amazon里从事机器学习的工作时，我注意到了Amazon玩数据的三种角色。

• Data Analyzer：数据分析员。这类人的人主要是分析数据的，从数据中找到一些规则，并且为了数据模型的找不同场景的Training Data。另外，这些人也是把一些脏数据洗干净的的人。

• Research Scientist：研究科学家。这种角色主要是根据不同的需求来建立数据模型的。他们把自己戏称为不近人间烟火的奇异性物种，就像《生活大爆炸》里的 那个Sheldon一样。这些人基本上玩的是数据上的科学

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（感谢网友 @我的上铺叫路遥 翻译投稿）

CPU cache一直是理解计算机体系架构的重要知识点，也是并发编程设计中的技术难点，而且相关参考资料如同过江之鲫，浩瀚繁星，阅之如临深渊，味同嚼蜡，三言两语难以入门。正好网上有人推荐了微软大牛Igor Ostrovsky一篇博文《漫游处理器缓存效应》，文章不仅仅用7个最简单的源码示例就将CPU cache的原理娓娓道来，还附加图表量化分析做数学上的佐证，个人感觉这种案例教学的切入方式绝对是俺的菜，故而忍不住贸然译之，以飨列位看官。

原文地址：Gallery of Processor Cache Effects

大多数读者都知道cache是一种快速小型的内存，用以存储最近访问内存位置。这种描述合理而准确，但是更多地了解一些处理器缓存工作中的“烦人”细节对于理解程序运行性能有很大帮助。

在这篇博客中，我将运用代码示例来详解cache工作的方方面面，以及对现实世界中程序运行产生的影响。

下面的例子都是用C#写的，但语言的选择同程序运行状况以及得出的结论几乎没什么影响。

示例1：内存访问和运行

你认为相较于循环1，循环2会运行多快？

int[] arr = new int[64 * 1024 * 1024];

// Loop 1
for (int

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