JAVA安装教程 (windows版)，入门第一项，小白收藏这篇就够了

一、下载

二、安装

1、双击下载的程序包，出现如图所示

2、点击下一步

3、继续下一步，会出现弹框，点击确定

4、点击确定，会出现安装jre的提示，点击下一步即可

5、等待安装完成

6、之后窗口左侧会有一个弹框，把它拉出来即可

7、点击关闭

三、接下来进行环境变量的配置

1、打开环境变量

右键我的电脑，点击最下面的属性，之后在弹框里点击高级系统设置，再点击环境变量

2、配置JAVA/_HOME

新建JAVA/_HOME
变量名 -> JAVA/_HOME
变量值 -> D:Javajdk1.8.0/_6 (即jdk的安装地址)

3.配置CLASSPATH

新建 -> CLASSPATH
变量名 -> CLASSPATH
变量值 -> .;%JAVA/_HOME%libdt.jar;%JAVA/_HOME%lib ools.jar

4.配置PATH （追加）

在PATH变量最后面添加两条变量值
变量名 -> Path
变量值 -> %JAVA/_HOME%in
变量值 -> %JAVA/_HOME%jrein

注意，这里之所以没有在开头和前面加入 ; 是因为win10系统加了，这两个变量就会被默认用引号引起来，导致javac命令不存在。若是win7还是得加的

四、接下来进行验证，看是否成功安装了java

1、使用快捷键，(win+r)，输入cmd

2、输入 java 观察是否有输出，出现下面就说明这个命令是OK的

3、输入java -version观察；出现下面现象就表示OK

4、输入javac，观察

上面的命令，如果输入完之后，没有出现相对应的界面，说明环境变量配置的有问题；仔细去检查即可

六、验证

让我们来写一段java代码，并试着运行它

1、首先创建一个java后缀的文件 HelloWorld.java(文件名需与类名一致),代码如下

public class HelloWorld {
    public static void main(String[] args) {
        System.out.println("Hello World");
    }
}

2、编辑并保存文件，打开cmd控制台，进入java文件的目录

现在java的环境已经安装完毕了，你就可以学习java了

最后

深知大多数初中级Java工程师，想要提升技能，往往是自己摸索成长或者是报班学习，但对于培训机构动则近万的学费，着实压力不小。自己不成体系的自学效果低效又漫长，而且极易碰到天花板技术停滞不前！
因此收集整理了一份《Java开发全套学习资料》送给大家，初衷也很简单，就是希望能够帮助到想自学提升又不知道该从何学起的朋友，同时减轻大家的负担。

2025开年，AI技术打得火热，正在改变Java人的职业命运：

依赖传统模式、只编写基础CRUD和业务代码的程序员，道路会越走越窄；而能驾驭新技术、解决复杂工程问题的Java程序员，反而迎来了更广阔的空间。
为了让你看清现状与未来的分野，下图揭示了这个“价值分层”的过程：

🔄如何走上“进化路径”？

你需要从以下四个方向主动进化，核心是 “向后端深处走，向技术前沿走”：

• 成为“AI工具驾驭者”，而非“被替代者”.
  将AI编程助手（GitHub Copilot、通义灵码等）作为高级副驾驶，用它提高效率，而你专注于更复杂的逻辑设计、架构评审和性能优化。主动学习如何用Java开发和集成AI应用，例如使用 Spring AI、LangChain4J 等框架接入大模型能力，成为团队里懂AI的后端专家。

• 向“复杂系统架构师”深化。在AI能写简单代码的时代，设计高并发、高可用、可扩展的分布式系统的能力变得无可替代。深入研究微服务治理（Spring Cloud Alibaba）、云原生（K8s, Service Mesh）、JVM深度调优等。在“国产化”背景下，学习并适配国产中间件、数据库和芯片体系，这已成为金融、政务等领域的重要技能。

• 跨界“AI工程化/MLOps”领域。这是一个高价值蓝海。AI模型需要部署、服务和监控，学习如何用Java构建稳定的模型服务API、搭建特征工程平台、管理向量数据库，成为连接算法与业务的桥梁。

• 拓宽全栈与业务视野。向后端深处走的同时，向前端（尤其现代框架如Vue3/React）或大数据（Flink, Spark）领域拓展，成为能主导技术方案、解决端到端问题的“T型人才”。深入理解业务，用技术直接创造商业价值。
  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！

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