1.下载jdk
可以在oracle官网下载：
http://www.oracle.com/technetwork/java/javase/downloads/jdk8-downloads-2133151.html
注意选择36位还是64位
下载以后按照步骤逐步安装即可
但是要注意，在jdk和jre不可安装到同一目录，否则运行的时候找不到javac命令
这是因为jre只是提供java程序的运行环境，jdk先安装好以后，如果把jre安装到同一目录，jre就会自动删除一些无关的文件，就会将jdk中完整的javac命令删掉
2.配置环境变量（以jdk安装在G:\java\jdk为例）
JAVA_HOME：G:\java\jdk
path：%JAVA_HOME%\bin
注意在path路径中追加的时候，要加英文输出的引号 ;
（打开cmd可以检查是否安装成功）
输入java -version,javac,java
可以正确执行就安装成功了
3.新建一个文本文档（以Hello.java为例）
用记事本打开，然后编写一个java程序，这里的类名要与文件名一致，后缀一定要修改为.java
public class Hello{
public static void main(String arg[]){
System.out.println(“Hello World !”);
}
}
4.打开cmd，进入你所编写的java文件的目录，这里放在桌面
输入：javac Hello.java 进行编译
之后就可以看到与你所编写的java文件同目录下出现了 Hello.class 说明编译成功
再输入 java Hello 执行
cmd中输出结果正确
（win7系统）在此之前我安装过几次jdk都没有成功，cmd中出现这样的错误提醒
此时，只需要进入c盘下的programData…javapath 然后将里面的文件删除即可
programData是隐藏文件夹，需要设置即可显示
Java程序员如今深陷技术迭代放缓与行业需求收缩的双重困境，职业发展空间正被新兴技术浪潮持续挤压。面对当前Java程序员可能面临的“发展瓶颈”或行业挑战，更积极的应对策略可以围绕技术升级、方向转型、能力拓展三个核心展开，而非被动接受“不行”的标签，通过调查对比，我发现人工智能大模型是个很好的出路。
技术升级与转型机会
突破传统Java开发边界：大模型技术的普及为Java开发者提供了新的机遇，使他们能够突破传统企业级开发的局限，进入人工智能这一高增长领域。通过学习大模型集成，Java开发者可以转型为AI应用开发者，拓展职业发展空间。
技术栈升级：Java社区积极拥抱大模型技术，推出了多个开源项目和框架，如Deeplearning4j、DJL（Deep Java Library）等。这些工具为Java开发者提供了丰富的资源，使他们能够更方便地构建和部署基于大模型的应用。
发挥Java在企业级应用中的优势
稳定性与可靠性：Java作为企业级应用的主流语言，其稳定性和可靠性在大模型应用中同样得到体现。Java的强类型系统和严谨的工程化特性，在构建可靠的大模型应用时提供了额外保障。
跨平台性：Java的“一次编写，到处运行”特性使其能够轻松部署到不同操作系统和硬件环境中。这一特性在大型模型的部署和集成中尤为重要，可以降低部署复杂性和成本。
多线程处理能力：Java强大的多线程处理能力特别适合大模型的推理部署场景，可以高效处理并发请求，提升系统性能。
说真的，这两年看着身边一个个搞Java、C++、前端、数据、架构的开始卷大模型，挺唏嘘的。大家最开始都是写接口、搞Spring Boot、连数据库、配Redis，稳稳当当过日子。
结果GPT、DeepSeek火了之后，整条线上的人都开始有点慌了，大家都在想：“我是不是要学大模型，不然这饭碗还能保多久？”
先给出最直接的答案：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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