一，新建一个Java工程
1，启动Idea后，选择 [New Project]
2，完善工程信息
- 填写工程名称，根据实际用途取有意义的英文名称
- 选择Java语言，可以看到还支持Kotlin、Javascript等语言
- 选择包管理和项目构建工具Maven，Maven项目的标志是在工程根目录下有一个pom.xml文件
- 选择JDK版本，我电脑之安装了JDK17，所以只有一个选择
3，点击 Create创建工程
二，配置自己喜欢的Idea界面
常用的界面包括：
① 导航栏
② 项目浏览器
③ 代码编辑区
④ 弹出菜单
如在版本控制工具栏选择 VCS Operations Popup，就会弹出一个更多菜单的弹窗
- ⑤ 右键上下文菜单
在不同区域右键，会有不同的菜单弹出
- ⑥ 状态栏
操作最频繁的是②、③、⑤，实际上我们在开发调试的过程中，日志打印区也非常重要：
三，创建Package
1，右键工程浏览器区的java目录，创建Package
在项目浏览器区[工程名->src->main->java]中包含着所有的源代码，我们编写的Java代码都在这个文件目录下。
Package相当于一个文件夹，必须在java文件夹下，Package可以有多个层级。
2，上一步之后的弹窗输入Package名称，回车确认：
接着在工程浏览器区多了如下结构：
生成的Package实际上是文件系统的文件夹，名称中的“.”会被认为是文件夹层级，右键Package名称，查看生成的文件夹：
最后生成的文件夹如图：
四，创建Class
1，右键Package，比如上一步创建的 [org.example]
在弹窗中输入类名 ：
2，回车确认后会生成一个最简单结构java文件：
五，编写代码并运行项目
1，编写main方法
Java执行代码的入库是一个类中的main方法，所有任何一个可运行的java应用必然有一个main方法，我们在新建的Main2类中添加一个main方法，这个main方法功能非常简单，打印“Hello World!”之后就结束了。
public static void main(String[] args) { System.out.println("Hello world!"); }- 注意main方法的位置
- 无需手动保存代码，Idea识别到文件更新后，会自动保存
2，运行Java应用
编写完main方法之后，一个最简单的java应用就完成了，接下来我们就可以运行这个应用了，因为有了Idea这个开发工具，编译和运行就变得非常简单了，无需再去执行javac和java命令，直接点击运行按钮，Idea就会自动完成编译和运行的指令：
运行的结果如下图：
- 除了打印出“Hello World!”之外，还有一些辅助信息
- Java应用是有生命周期，运行完最后一行代码之后，Jvm进程就会结束
Java开发的就业市场正在经历结构性调整，竞争日益激烈
传统纯业务开发岗位（如仅完成增删改查业务的后端工程师）的需求，特别是入门级岗位，正显著萎缩。随着企业技术需求升级，市场对Java人才的要求已从通用技能转向了更深入的领域经验（如云原生、微服务）或前沿的AI集成能力。这也导致岗位竞争加剧，在一、二线城市，求职者不仅面临技术内卷，还需应对学历与项目经验的高门槛。
大模型为核心的AI领域正展现出前所未有的就业热度与人才红利
2025年，AI相关新发岗位数量同比激增543%，单月增幅最高超过11倍，大模型算法工程师位居热门岗位前列。行业顶尖人才的供需严重失衡，议价能力极强，跳槽薪资涨幅可达30%-50%。值得注意的是，市场并非单纯青睐算法研究员，而是急需能将大模型能力落地于复杂业务系统的工程人才。这使得具备企业级架构思维和复杂系统整合经验的Java工程师，在向“Java+大模型”复合人才转型时拥有独特优势，成为企业竞相争夺的对象，其薪资天花板也远高于传统Java岗位。
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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