Java环境变量的配置（图文详解）
- 第一步：下载并安装JDK
- 第二步：配置环境变量
- 第三步：检验JDK是否安装配置好
- Oracle 账号注册
JDK是 Java 语言的软件开发工具包，主要用于移动设备、嵌入式设备上的java应用程序。JDK是整个java开发的核心，它包含了JAVA的运行环境（JVM+Java系统类库）和JAVA工具。
第一步：下载并安装JDK
（一）下载JDK
官方下载链接: https://www.oracle.com/java/technologies/javase-downloads.html.
微云链接：https://share.weiyun.com/GEu62jfP
看清楚自己需要的版本，我这里以下载Java8（1.8）版本做演示
1.进入官网，选择Java SE8版本
2.找到Java SE Development Kit 8u271下的Windows 64位版JDK
3.接受协议并下载JDK
（二）安装JDK
JDK安装完成。
第二步：配置环境变量
这里提供Win7的环境变量配置，Win10依葫芦画瓢
1.右键 “此电脑/计算机” 选择 “属性”，选择高级系统设置
2.新建JAVA_HOME变量
3.在Path变的末尾添加：;%JAVA_HOME%\bin;
4.确定退出。至此，JDK的安装配
第三步：检验JDK是否安装配置好
1.按Win+R键或在“开始”菜单栏键入 cmd，回车后打开cmd窗口；
2.输入Java+回车，和Javac+回车，显示Java编译的相关信息表示成功。
3.查看JDK版本，cmd输入：java -version即可
注：现在JDK无需配置CLASSPATH,只需要配置JAVA_HOME和Path即可。
Oracle 账号注册
官方注册链接: https://profile.oracle.com/myprofile/account/create-account.jspx.
1.填写相应的信息
2.邮箱确认，完成注册
根据最近的行业调研和招聘数据，AI的发展确实对Java工程师提出了新挑战，但也带来了明确的转型机遇。其现状可概括为：市场分化明显，初级岗位收缩，但“Java+AI”的复合型人才需求正在崛起。
🛠️ 给Java工程师的转型行动建议
转变核心角色定位
- 目标应从“业务代码实现者”转向 “智能系统构建者” 或 “AI与业务的中枢架构师” 。这意味着你的核心价值在于设计能容纳AI能力的系统、确保其稳定高效运行，并深刻理解业务以找到AI的最佳落地场景
构建“Java + AI”双技能栈：
巩固Java深度：深入JVM性能调优、分布式系统设计，这是你区别于纯AI算法工程师的基石。
学习AI应用层技术：不必从零开始研究算法。优先学习如何使用AI工具和框架，例如：
Prompt Engineering（提示词工程）：高效驱动大模型的关键技能。
AI应用框架：学习 LangChain4J、Spring AI 等，掌握在Java中集成和调度AI模型的方法。
向量数据库：了解Milvus等，这是构建AI语义搜索、推荐系统的基础。
从“用AI辅助编程”开始实践
- 立即在日常工作中使用GitHub Copilot等工具，亲身体验其如何改变工作流。同时，警惕过度依赖，将节约出的时间用于更高层的设计和优化工作。
选择垂直领域深耕
- 将你的Java经验与某个行业（如金融、医疗、工业物联网）结合，成为既懂行业业务又懂AI落地解决方案的专家，这会形成强大的竞争壁垒。
因此捕获AI，掌握技术是关键，让AI成为我们最便利的工具.
一定要把现有的技术和大模型结合起来，而不是抛弃你们现有技术！掌握AI能力的Java工程师比纯Java岗要吃香的多。
即使现在裁员、降薪、团队解散的比比皆是……但后续的趋势一定是AI应用落地！大模型方向才是实现职业升级、提升薪资待遇的绝佳机遇！
如何学习AGI大模型？
作为一名热心肠的互联网老兵，我决定把宝贵的AI知识分享给大家。 至于能学习到多少就看你的学习毅力和能力了 。我已将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。
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一、2025最新大模型学习路线
一个明确的学习路线可以帮助新人了解从哪里开始，按照什么顺序学习，以及需要掌握哪些知识点。大模型领域涉及的知识点非常广泛，没有明确的学习路线可能会导致新人感到迷茫，不知道应该专注于哪些内容。
我们把学习路线分成L1到L4四个阶段，一步步带你从入门到进阶，从理论到实战。
L1级别:AI大模型时代的华丽登场
L1阶段：我们会去了解大模型的基础知识，以及大模型在各个行业的应用和分析；学习理解大模型的核心原理，关键技术，以及大模型应用场景；通过理论原理结合多个项目实战，从提示工程基础到提示工程进阶，掌握Prompt提示工程。
L2级别：AI大模型RAG应用开发工程
L2阶段是我们的AI大模型RAG应用开发工程，我们会去学习RAG检索增强生成：包括Naive RAG、Advanced-RAG以及RAG性能评估，还有GraphRAG在内的多个RAG热门项目的分析。
L3级别：大模型Agent应用架构进阶实践
L3阶段：大模型Agent应用架构进阶实现，我们会去学习LangChain、 LIamaIndex框架，也会学习到AutoGPT、 MetaGPT等多Agent系统，打造我们自己的Agent智能体；同时还可以学习到包括Coze、Dify在内的可视化工具的使用。
L4级别：大模型微调与私有化部署
L4阶段：大模型的微调和私有化部署，我们会更加深入的探讨Transformer架构，学习大模型的微调技术，利用DeepSpeed、Lamam Factory等工具快速进行模型微调；并通过Ollama、vLLM等推理部署框架，实现模型的快速部署。
整个大模型学习路线L1主要是对大模型的理论基础、生态以及提示词他的一个学习掌握；而L3 L4更多的是通过项目实战来掌握大模型的应用开发，针对以上大模型的学习路线我们也整理了对应的学习视频教程，和配套的学习资料。
二、大模型经典PDF书籍
书籍和学习文档资料是学习大模型过程中必不可少的，我们精选了一系列深入探讨大模型技术的书籍和学习文档，它们由领域内的顶尖专家撰写，内容全面、深入、详尽，为你学习大模型提供坚实的理论基础。（书籍含电子版PDF）
三、大模型视频教程
对于很多自学或者没有基础的同学来说，书籍这些纯文字类的学习教材会觉得比较晦涩难以理解，因此，我们提供了丰富的大模型视频教程，以动态、形象的方式展示技术概念，帮助你更快、更轻松地掌握核心知识。
四、大模型项目实战
学以致用，当你的理论知识积累到一定程度，就需要通过项目实战，在实际操作中检验和巩固你所学到的知识，同时为你找工作和职业发展打下坚实的基础。
五、大模型面试题
面试不仅是技术的较量，更需要充分的准备。
在你已经掌握了大模型技术之后，就需要开始准备面试，我们将提供精心整理的大模型面试题库，涵盖当前面试中可能遇到的各种技术问题，让你在面试中游刃有余。
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