例如，计算或检索一个值的代价很高，并且对同样的输入需要不止一次获取值的时候，就应当考虑使用缓存。 Guava Cache与ConcurrentMap很相似，但也不完全一样。 默认情况下，对每个不在缓存中的键，getAll方法会单独调用CacheLoader.load来加载缓存项。 测试定时回收 对定时回收进行测试时，不一定非得花费两秒钟去测试两秒的过期。 但许多缓存只在单线程中使用，它们的用户仍然必须捕捉不可能抛出的InterruptedException异常。 另一个意义上说，Guava Cache不支持中断，这使得LoadingCache成了一个有漏洞的抽象：当加载过程被中断了，就当作其他异常一样处理，这在大多数情况下是可以的；但如果多个线程在等待加载同一个缓存项
作者：zfz_linux_boy 链接：http://blog.51cto.com/zhangfengzhe/1912897 目前Google Guava在实际应用中非常广泛，本篇博客将以博主对Guava 正如标题所言，学习使用Google Guava可以让你快乐编程，写出优雅的JAVA代码！ 其实除了Joiner/Splitter外，guava还提供了字符串匹配器：CharMatcher ? CharMatcher，将字符的匹配和处理解耦，并提供丰富的方法供你使用！ 对基本类型进行支持 guava对JDK提供的原生类型操作进行了扩展，使得功能更加强大！ ? 当然，在不使用guava的情况下，我们是怎么避免上面的问题的呢？ ? 上面揭示了一个概念：Defensive Copies，保护性拷贝。
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以下是使用Guava RateLimiter的最佳实践： 1 创建RateLimiter对象的最佳实践 在创建RateLimiter对象时，建议使用静态工厂方法来创建，因为它提供了更清晰的API，并且允许您使用不同的参数值来创建 如果在等待过程中发生中断，则会抛出 InterruptedException异常。 double acquire(int permits) 该方法用于获取指定数量的许可证，并返回等待的时间。 如果在等待过程中发生中断，则会抛出 InterruptedException 异常。 方法的最佳实践 如果您使用的是非阻塞的逻辑，并且需要根据RateLimiter的许可证可用性做出决策，则可以使用tryAcquire()方法来尝试获取许可证。 Guava RateLimiter 的最佳实践。
guava的优点： 高效设计良好的API，被Google的开发者设计，实现和使用 遵循高效的java语法实践 使代码更刻度，简洁，简单 节约时间，资源，提高生产力 Guava工程包含了若干被Google 使用 引入gradle依赖（引入Jar包） compile 'com.google.guava:guava:26.0-jre' 1.集合的创建 // 普通Collection的创建 List<String ("Java"))); System.out.println(fitered); // [Guava, Java] //自定义过滤条件 使用自定义回调方法对Map的每个Value进行操作 ImmutableMap 缓存 guava的缓存设计的比较巧妙，可以很精巧的使用。 /google/guava/wiki 参考： Google guava工具类的介绍和使用 Guava工具类学习
高效设计良好的API，被Google的开发者设计，实现和使用 遵循高效的java语法实践 使代码更刻度，简洁，简单 节约时间，资源，提高生产力 Guava工程包含了若干被Google的 Java项目广泛依赖 方法中的==操作集合的方法都声明过期==，并且抛出异常。 没用guava之前是需要声明并且加各种包裹集合才能实现这个功能。 //自定义过滤条件 使用自定义回调方法对Map的每个Value进行操作 ImmutableMap m = ImmutableMap.of("begin" 11.guava缓存 guava的缓存设计的比较巧妙，可以很精巧的使用。 ---- 以上只是guava使用的一小部分，guava是个大的工具类，第一版guava是2010年发布的，每一版的更新和迭代都是一种创新。 jdk的升级很多都是借鉴guava里面的思想来进行的。
源码： private static Cache<String, String> cacheFormCallable = null; public stati...
目前Google Guava在实际应用中非常广泛，本篇博客将以博主对Guava使用的认识以及在项目中的经验来给大家分享！学习使用Google Guava可以让你快乐编程，写出优雅的JAVA代码！ 更加重要的是，guava提供的Joiner/Splitter是经过充分测试，它的稳定性和效率要比apache高出不少，这个你可以自行测试下~发现没有我们想对String做什么操作，就是生成自己定制化的Joiner CharMatcher CharMatcher，将字符的匹配和处理解耦，并提供丰富的方法供你使用！ 对基本类型进行支持 guava对JDK提供的原生类型操作进行了扩展，使得功能更加强大！ ? 当然，在不使用guava的情况下，我们是怎么避免上面的问题的呢？ ? defensive copies 上面揭示了一个概念：Defensive Copies，保护性拷贝。 异步回调 我们可以通过guava对JDK提供的线程池进行装饰，让其具有异步回调监听功能，然后在设置监听器即可！ Summary 到这里，这篇文章也只介绍了guava的冰山一角，其实还有很多内容： ?
guava中Range的使用方法（com.google.common.collect.Range） 大家好，我是架构君，一个会写代码吟诗的架构师。 今天说一说guava中Range的使用方法（com.google.common.collect.Range）,希望能够帮助大家进步!!! 1.构造Range实例必须使用Range中的静态方法，因为Range的构造方法被设置为private,当a > b使,或者当a == b且为(a,b)时会抛出IllegalArgumentException
点击关注公众号，Java干货及时送达 Google Guava 概述 1、Guava 是一组来自 Google 的核心 Java 库，包括新的集合类型（如 multimap 和 multiset）、不可变集合 被广泛应用于 Google 的大多数 Java 项目中，也被许多其他公司广泛使用。 2、guava github 开源地址：GitHub - google/guava： https://github.com/google/guava 3、官网用户手册 https://github.com /google/guava/wiki 4、com.google.guava 依赖： <dependency> <groupId>com.google.guava</groupId> <artifactId Guava 的设计上推荐使用 null 值，大多数情况下，遇到 null 值会抛异常. 3、一个不可变的 ImmutableXxx 集合可以通过以下几种方式创建： 使用 copyOf 方法，如 ImmutableSet.copyOf
Google Analytics 移动应用 SDK Google Analytics 除了进行传统的网页统计之外，现在也支持对移动应用的统计和分析了， Google Analytics 发布的针对移动应用的 Google Analytics 移动应用统计方式 相比网页统计，移动应用的统计有一些结构性的变化了，所以使用 Google 分析使用以下几种方式进行数据交互： Pageview Tracking - Custom Variables - 自定义变量 Custom variables 是 name-value 搭配的 tags 用来对一些额外数据进行追踪统计。 Google Analytics 移动应用统计实例 下面我们通过一个实例来介绍 Google Analytics SDK 在 iOS 中的使用，App每日推送的 iOS 客户端是一个 iPhone/iPad 应用推荐的应用，我们使用 Google Analytics iOS SDK 对其进行页面统计，用户启动和推送事件，以及用户所使用的设备和系统进行统计和分析。
目前Google Guava在实际应用中非常广泛，本篇博客将以博主对Guava使用的认识以及在项目中的经验来给大家分享！ 正如标题所言，学习使用Google Guava可以让你快乐编程，写出优雅的JAVA代码！ ---- 对基本类型进行支持 guava对JDK提供的原生类型操作进行了扩展，使得功能更加强大！ ? 当然，在不使用guava的情况下，我们是怎么避免上面的问题的呢？ ? defensive copies 上面揭示了一个概念：Defensive Copies，保护性拷贝。 异步回调 我们可以通过guava对JDK提供的线程池进行装饰，让其具有异步回调监听功能，然后在设置监听器即可！
取代在使用该参数时进行检查，这样能更早的发现问题。或者在 一个普通的方法中，一个 参数必须不能为null ，那么我们在这个方法的第一行就做出判断，如果参数为null，抛出空指针异常。 9.我们引用Guava来帮忙检查 null 的情况，我们使用 checkNotNull 方法来替代写 if( obj == null) throw new NullPointExcetion(); ， 是什么： Guava工程包含了若干被Google的 Java项目广泛依赖 的核心库，例如：集合 [collections] 、缓存 [caching] 、原生类型支持 [primitives support Guava工具类对Null值都采用快速失败操作 添加项目引用 dependencies { compile fileTree(dir: 'libs', include: ['*.jar']) compile "com.google.guava:guava:18.0" } 参考： http://ifeve.com/google-guava/
在写代码的过程中发现一个很容易出错的小bug，当使用toString方法把对象（Object）转成字符串时，很容易忘了考虑空指针异常：java.lang.NullPointerException。 使用示例： XXX.toString(); // XXX是Object类型 出现java.lang.NullPointerException异常的时候不太容易发现错误原因。 在写代码的时候，应该养成好习惯，使用下面的方式： String.valueOf(XXX); // XXX 是一个object类型的值 valueOf方法将Object转换为字符串，不管是否为null， 不会抛出异常。
关于DorkScout DorkScout是一款功能强大的Google Dork安全扫描工具，在该工具的帮助下，广大研究人员可以轻松地对整个互联网范围内的Google Dork容器或特定目标执行自动化安全扫描 DorkScout可以通过Google搜索引擎自动查找互联网上存在安全漏洞的应用程序或机密文件，DorkScout首先会从https://www.exploit-db.com/google-hacking-database r4yan/dorkscout:latest 接下来，如果你想启动容器，你首先得创建一个卷来将你的文件共享给容器： docker volume create --name dorkscout_data 通过使用 dorkscout scan - d="/dorkscout/Sensitive Online Shopping Info.dorkscout" - H="/dorkscout/a.html" 如果你想要使用 使用字典和代理执行扫描任务，工具将会以HTML格式返回扫描结果： dorkscout scan - d="/dorkscout/Sensitive Online Shopping Info.dorkscout
原始数据为Excel文件，由传感器获得，通过Pyhton xlrd模块读入，读入后为数组形式，由于其存在部分异常值和缺失值，所以便利用Numpy对其中的异常值进行替换或条件替换。 1. 按列进行条件替换 当利用’3σ准则’或者箱型图进行异常值判断时，通常需要对 upper 或 < lower的值进行处理，这时就需要按列进行条件替换了。 补充知识：Python之dataframe修改异常值—按行判断值是否大于平均值的指定倍数，如果是则用均值替换 如下所示： ? 2: x[i] = x_mean # print(i) return x df = df.apply(lambda x:panduan(x),axis=1) 以上这篇使用 Numpy对特征中的异常值进行替换及条件替换方式就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考。
项目相关信息： 官方首页： http://code.google.com/p/guava-libraries 官方下载： http://code.google.com/p/guava-libraries com.google.common.reflect：反射工具包。 com.google.common.util.concurrent：多线程工具包。 类库使用手册： 一. 很多 Guava 的工具类在遇到 null 时会直接拒绝或出错，而不是默默地接受他们。 2. 前提条件：更容易的对你的方法进行前提条件的测试。 3. 排序： Guava 强大的 "fluent Comparator"比较器， 提供多关键字排序。 5. Throwable类： 简化了异常检查和错误传播。 二. 集合类：集合类库是 Guava 对 JDK 集合类的扩展， 这是 Guava 项目最完善和为人所知的部分。 1.
使用DBSCAN算法来执行此聚类。选择DBSCAN的原因是它的速度，发现任意形状簇的能力以及对异常值的鲁棒性。落在聚类之外的事故点被视为异常值，因此不在后续分析中。 ? 这些热点在下面使用ArcGIS（地理分析软件）可视化。可以看到热点集中在伦敦的主要道路上，例如A11和A13。 ? 伦敦事故热点 负采样 在这一点上，有数百个事故热点。 先前已经描述了使用阳性样品产生阴性样品。遵循Yuan等人描述的方法。本质上，此方法需要为簇中的每个阳性样本随机生成三个阴性样本。 这些文本字段配备了提供自动完成功能的Google Places API。还有一个下拉菜单，用户可以使用该菜单选择日期/时间（可以是过去，现在或未来48小时内）。 在这里，这些输入充当该函数的参数call_google。给定起点和终点，此函数将调用Google Maps API，该API将返回连接两者的最佳行驶路线。
/C:/Users/macrozheng/.m2/repository/com/google/guava/guava/18.0/guava-18.0.jar! :/C:/Users/macrozheng/.m2/repository/com/google/guava/guava/18.0/guava-18.0.jar Action: Correct the 此时推荐使用Maven Helper这款IDEA插件，直接查看mall-admin项目是否存在依赖冲突，guava版本果然冲突了； ? <groupId>com.google.guava</groupId> </exclusion> </exclusions> </dependency> 排除完成后发现guava --统一Guava版本防止冲突--> <dependency> <groupId>com.google.guava</groupId> <
如上图所示： es api组件依赖guava18.0，spark项目由于业务需要写入es所以需要依赖es ，但spark项目的环境又需要依赖guava14.0，如果换成高版本可能会报错，这个决定了你不能都使用统一的低版本或者高版本来规避此问题 导致异常的原因简单说下： spark环境首先启动，导致jvm里面已经加载了guava14.0，这个时候jvm不会加载es依赖的guava18.0，而当es初始化的时候，恰巧需要使用guava18.0新版本的 api，而这个api在14.0里面却并不存在，这个时候就会发生异常，就是我们常看到的： java.lang.NoSuchMethodException 在深入了解一下，为什么会发生这个异常？ 解法是： 单独为es的依赖创建一个maven项目，然后pom里面引入依赖的es组件，并对es组件里面依赖的guava的包名和部分组件，进行shade修改，如下： <groupId>es.shade 仍旧可以使用guava14.0版本，而我们的es也可以完美的使用改名后的guava18.0的版本，从而比较优雅的解决了这种不可避免的多版本冲突问题。
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