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今天推荐的内容包括：五项提示助你在Java应用中搞定并发性难题、Java意外处理当中的七种常见失误、几项常见最佳实践对Linux服务器加以严密保护和如何打理杂乱的传感器数据等。
一、五项提示助你在Java应用中搞定并发性难题
本份教程主要探讨如何通过多种不同方式处理Java应用程序当中的并发性难题。如果这类状况仍然令大家感到头痛，那么，下面几项提示也许能够带来一点帮助。
1. 绝不轻易使用InterruptedException
2. 使用专用执行器进行阻塞操作
3. 传递MDC值
4. 变更线程名称
二、Java意外处理当中的七种常见失误
原文标题：Fixing 7 Common Java Exception Handling Mistakes
意外处理是编程当中极为常见但却颇具难度的挑战之一。而作为开发人员们的日常讨论议题，关于意外处理的以下最佳实践相信能够帮助大家更为轻松地应对此类状况。事实上，本篇文章不仅属于最佳实践，也是一份立足于常见失误的反面教材。
1. 指定java.lang.Exception或者java.lang.Throwable
2. 捕捉非特定意外
3. 记录并丢弃意外
4. 利用意外控制流
5. 消除造成意外的根本原因
6. 归纳意外
7. 添加不必要的意外转换
三、几项常见最佳实践对Linux服务器加以严密保护
原文标题：Secure Linux Server Using Hardening Best Practices
Linux安全性的重要性无需赘述，而保护Linux系统的议题同样永无止境。也许大家还记得，我们曾在之前的推荐当中整理出一部分与Linux服务器保护工作相关的内容，而今天这份建议清单将继续延伸。闲言少叙，咱们马上开始。
1. 禁用Ctrl-Alt-Delete
2. 保护已挂载文件系统
3. 保护/etc/services文件
4. 移除未使用帐户
5. 强化cron脚本
6. 保护SUID程序
7. 充满风险的world-writabe文件与目录
8. 充满风险的symlink
9. 保护日志文件
10. 保护Linux资源
11. 强化/proc目录
四、程序员简易教程：如何打理杂乱的传感器数据
原文标题：A programmer’s cleaning guide for messy sensor data
在今天的教程当中，我们将了解如何利用Pandas与Python处理杂乱数据。很明显，气象数据属于真实世界当中的一类杂乱数据集，而且通常令数据科学家感到头痛无比。下面,我们将以此为前提，分步说明如何对这些来自传感器的数据加以打理。
1. 读取CSV文件
2. 对数据进行排序
3. 转换列数值
4. 设置索引频度
5. 插入及填充空白列
6. 使用LongAdder进行计数
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