外媒速遞：五項提示助你在Java應用中搞定并發性難題
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今天推薦的內容包括：五項提示助你在Java應用中搞定并發性難題、Java意外處理當中的七種常見失誤、幾項常見最佳實踐對Linux服務器加以嚴密保護和如何打理雜亂的傳感器數據等。
一、五項提示助你在Java應用中搞定并發性難題
本份教程主要探討如何通過多種不同方式處理Java應用程序當中的并發性難題。如果這類狀況仍然令大家感到頭痛，那么，下面幾項提示也許能夠帶來一點幫助。
1. 絕不輕易使用InterruptedException
2. 使用專用執行器進行阻塞操作
3. 傳遞MDC值
4. 變更線程名稱
二、Java意外處理當中的七種常見失誤
原文標題：Fixing 7 Common Java Exception Handling Mistakes
意外處理是編程當中極為常見但卻頗具難度的挑戰之一。而作為開發人員們的日常討論議題，關于意外處理的以下最佳實踐相信能夠幫助大家更為輕松地應對此類狀況。事實上，本篇文章不僅屬于最佳實踐，也是一份立足于常見失誤的反面教材。
1. 指定java.lang.Exception或者java.lang.Throwable
2. 捕捉非特定意外
3. 記錄并丟棄意外
4. 利用意外控制流
5. 消除造成意外的根本原因
6. 歸納意外
7. 添加不必要的意外轉換
三、幾項常見最佳實踐對Linux服務器加以嚴密保護
原文標題：Secure Linux Server Using Hardening Best Practices
Linux安全性的重要性無需贅述，而保護Linux系統的議題同樣永無止境。也許大家還記得，我們曾在之前的推薦當中整理出一部分與Linux服務器保護工作相關的內容，而今天這份建議清單將繼續延伸。閑言少敘，咱們馬上開始。
1. 禁用Ctrl-Alt-Delete
2. 保護已掛載文件系統
3. 保護/etc/services文件
4. 移除未使用帳戶
5. 強化cron腳本
6. 保護SUID程序
7. 充滿風險的world-writabe文件與目錄
8. 充滿風險的symlink
9. 保護日志文件
10. 保護Linux資源
11. 強化/proc目錄
四、程序員簡易教程：如何打理雜亂的傳感器數據
原文標題：A programmer’s cleaning guide for messy sensor data
在今天的教程當中，我們將了解如何利用Pandas與Python處理雜亂數據。很明顯，氣象數據屬于真實世界當中的一類雜亂數據集，而且通常令數據科學家感到頭痛無比。下面,我們將以此為前提，分步說明如何對這些來自傳感器的數據加以打理。
1. 讀取CSV文件
2. 對數據進行排序
3. 轉換列數值
4. 設置索引頻度
5. 插入及填充空白列
6. 使用LongAdder進行計數
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