Java学习笔记——Java基本语法、Java代码基本格式，新手小白收藏这篇就够了
文章目录
- 零、本讲学习目标
- 一、Java基本语法格式
- （一）简单说明
- （二）案例演示
- 二、Java语句分类
- （一）结构定义语句
- 1、简单说明
- 2、案例演示
- （二）功能执行语句
- 1、简单说明
- 2、案例演示
- 三、Java大小写敏感
- （一）简单说明
- （二）案例演示
- 四、缩进格式书写代码
- （一）简单说明
- （二）案例演示
- 1、缩进格式书写代码
- 2、不采用缩进格式书写代码
- 五、字符串常量断行处理方法
- （一）简单说明
- （二）案例演示
- 六、更改Java项目的SDK版本
- 任务1、将Java项目从基于JDK11改成基于JDK8
- 任务2、将Java项目从基于JDK8改成基于JDK11
零、本讲学习目标
- 了解Java基本语法格式
- 了解Java语句基本分类
- 知道Java大小写敏感
- 掌握缩进格式书写代码
强制性规则（prescriptive rules）语言由官方控制，官方会说明语言中什么是合法的、什么是不合法的，以及你用这门语言所发表言论的含义是什么。描述性规则（descriptive rules）语言要通过看人们在实践中如何使用该语言来理解它的规则。编程语言倾向于由标准委员会或占主导地位的厂商来设定强制性规则，而自然语言，例如英语，倾向于描述性规则，它的含义由习惯设定。
一、Java基本语法格式
（一）简单说明
- 在Java里，一切代码都是写在
类 (class)里。 - 访问权限（access authority）：
public,protected,default,private
（二）案例演示
- 创建
c02.s01.p
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。
因篇幅有限，仅展示部分资料，需要点击下方链接即可前往获取
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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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