JDK最详细安装教程，零基础入门到精通，收藏这篇就够了_jdk安装及配置教程

原创 最新推荐文章于 2026-04-29 10:28:36 发布 1.5w 阅读 AI写同款
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【Java-JDK】JDK 的安装与环境变量的配置：Windows & Linux 目录要与自己安装的目录保持一致。【Java-JDK】JDK 的安装与环境变量的配置：Windows & Linux 阅读详情
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本文详细介绍了JDK的下载、安装、环境配置及验证安装成功的方法，如下载时选对应版本，安装路径建议不选C盘等。还分析了网络安全的就业前景、岗位，如渗透测试、安全运维等工程师岗位，并分享了网安学习资料，包括路线图、视频教程等。

目录
  • 一、下载与安装
  • 二、配置环境
  • 三、验证是否配置成功

一、下载与安装

1、下载地址
http://www.oracle.com/technetwork/java/javase/downloads/index.html
2、选择自己想要的版本下载，并且选择自己电脑对应的版本下载

3、下载完成之后，双击打开然后点击下一步，
在这里插入图片描述
4、路径这里个人建议不要放到C盘里去，找个另外的位置存放
在这里插入图片描述
5、然后等待加载完成就可以了
在这里插入图片描述

二、配置环境

1、右键点击我的电脑->属性->高级系统设置
在这里插入图片描述
2、在系统变量下面新增一个变量，名字是JAVA_HOME,代表JDK安装路径
在这里插入图片描述
3、添加完成之后选择确认

在这里插入图片描述
4、新增加一个CLASSPATH变量属性，继续点新增，然后添加如下代码

.;%JAVA_HOME%\lib;%JAVA_HOME%\lib\tools.jar

在这里插入图片描述
5、找到系统变量中的Path变量，双击进入
在这里插入图片描述
6、进去点击新建，
在这里插入图片描述
7、输入如下一行代码

%JAVA_HOME%\bin

在这里插入图片描述
8、然后点击确定，每一个窗口都需要点击确认，

三、验证是否配置成功

1、按下window键+R，在运行栏中输入cmd
在这里插入图片描述
2、在命令窗口中输入java - version
在这里插入图片描述
3、按下回车之后，出现以下样式则说明安装成功
在这里插入图片描述

计算机热门就业方向

从目前市场情况来讲，网络安全的就业前景是非常不错的，2022年的统计数据，网络安全专业的缺口已经增长到140万人。

1、就业岗位多，发展方向广

①就业环境：网络安全可以在计算机科学与技术、信息通信、电子商务、互联网金融、电子政务等领域从事相关工作，还可以在政府机关事业单位、银行、保险、证券等金融机构，电信、传媒等行业从事相关工作。

②就业岗位：网络安全工程师、渗透测试工程师、代码审计工程师、等级保护工程师、安全运维工程师、安全运营工程师、安全服务工程师等。

2、薪资待遇可观，提升较快

作为一个新兴行业，网络安全人才的市场需求远远大于供给，企业想真正招到人才，就必须在薪酬福利上有足够的竞争优势。因此，网络安全领域的薪资近年来也呈现稳步增长的态势。

根据工信部发布的《网络安全产业人才发展报告》显示，网络安全人才平均年薪为21.28万元，整体薪资水平较高。数据显示，网络安全人才年薪主要集中在10-20万元，占比40.62%，与往年持平；其次是20-30万元，占比为38.43%，较2020年占比19.48%有显著提高；而年薪在10万以下人才占比由2020年的19.74%下降至2022年的9.08%。由此可见，网络安全行业作为新兴赛道，尚在快速发展阶段，从业人员薪资水平提升较快，也显示出网络安全行业相对更重视人才留存。

3、职业发展空间大

从网络安全专业学习的主要内容来看，包括linux运维、Python开发、渗透测试、代码审计、等级保护、应急响应、风险评估等。可见该网络安全专业的技术性很强，具有鲜明的专业特点，是一门能够学到真正技术的工科类专业之一。

因此，在职业发展上，网络安全专业除了就业岗位众多之外，由于专业技术性较强，在工作单位将处于技术核心骨干地位，职业发展空间很大。

盘点网络安全的岗位汇总

0****1

岗位一：渗透测试工程师

**岗位释义：**模拟黑客攻击，利用黑客技术，挖掘漏洞，提出修复建议。有些大厂，例如奇安信，甚至会将渗透岗位分为红蓝两方，对候选人的技术要求比较高，大部分刚入行的新人，也将渗透岗位作为后期的发展目标。

岗位职责：

  • 负责对客户网络、系统、应用进行渗透测试、安全评估和安全加固

  • 在出现网络攻击或安全事件时，提供应急响应服务，帮助用户恢复系统及调查取证

  • 针对客户网络架构，建议合理的网络安全解决方案

**工作难度：**5颗星

薪资现状：

0****2

岗位二：安全运维工程师

**岗位释义：**维护网络系统的正常、安全运行，如果受到黑客攻击，则需要进行应急响应和入侵排查安全加固。很多刚毕业入行的新人，基本都从运维做起。

岗位职责：

  • 日常终端维护，操作系统安装加固

  • 完成网络安全设备故障排查、处置

  • 完成相关管理制度文档的编写和提交

**工作难度：**3颗星

薪资现状：

0****3

岗位三：安全运营工程师

**岗位释义：**在运维的基础上，高效可持续地不断提升企业的安全防御能力。

岗位职责：

  • 负责监控、扫描等各类安全策略的制定和优化

  • 负责信息安全事件的应急响应

  • 参与网络安全评估工作、安全加固工作和监控等等

**工作难度：**3颗星

薪资现状：

0****4

岗位四：安全开发工程师

**岗位释义：**顾名思义，对安全产品及平台、策略等进行开发工作。

岗位职责：

  • 负责网络安全产品的系统技术设计、代码开发与实现、单元测试、静态检查、本地构建等工作；

  • 参与公司其他产品的系统技术设计以及研发工作。

**工作难度：**5颗星

薪资现状：

0****5

岗位五：等保测评工程师

**岗位释义：**等保测评也叫等级保护测评，主要负责开展信息安全等级保护测评、信息安全风险评估、应急响应、信息安全咨询等工作 。

岗位职责：

  • 网络安全等级保护测评项目实施；

  • Web渗透测试、操作系统安全加固等安全项目实施配合

**工作难度：**3颗星

薪资现状：

0****6

岗位六：安全研究工程师

**岗位释义：**网络安全领域的研究人才。

岗位职责：

  • 跟踪和分析国内外安全事件、发展趋势和解决方案

  • 承担或参与创新型课题研究

  • 参与项目方案设计，组织推动项目落实，完成研究内容、

  • 负责网络安全关键技术攻关和安全工具研发

**工作难度：**5颗星

薪资现状：

0****7

岗位七：漏洞挖掘工程师

**岗位释义：**主要从事逆向、软件分析、漏洞挖掘工作

岗位职责：

  • 通过模拟实施特定方法所获得的结果，评估计算机网络系统安全状况；

  • 通过特定技术的实施，寻找网络安全漏洞，发现但不利用漏洞。

**工作难度：**5颗星

薪资现状：

0****8

岗位八：安全管理工程师

**岗位释义：**负责信息安全相关流程、规范、标准的制定和评审，负责公司整体安全体系建设。

岗位职责：

  • 全业务系统网络安全技术体系的规划和建设，优化网络安全架构；

  • 负责网络安全相关流程、规范、标准的指定和评审，高效处置突发事件；

  • 负责网络安全防护系统的建设，提升网络安全保障水平；

**工作难度：**4颗星

0****9

岗位九：应急响应工程师

**岗位释义：**主要负责信息安全事件应急响应、攻击溯源、取证分析工作，参与应急响应、攻击溯源、取证分析技术的研究，提升整体重大信息安全事件应急处置能力。

岗位职责：

  • 负责信息安全事件应急响应、攻击溯源、取证分析工作；

  • 对安全事件的应急处置进行经验总结，开展应急响应培训；

  • 负责各业务系统的上线前安全测试（黑盒白盒）及渗透测试工作；

  • 参与应急响应、攻击溯源、取证分析技术的研究，提升整体重大信息安全事件应急处置能力。

  • 跟踪国内外安全热点事件、主流安全漏洞、威胁情报、黑灰产动态并进行分析研究，形成应对方案；

**工作难度：**4颗星

薪酬现状：

10

岗位十：数据安全工程师

**岗位释义：**主要对公司的数据安全的日常维护和管理工作，确保公司数据安全。

岗位职责：

  • 负责数据安全日常维护和管理工作，包括数据安全审核、数据安全事件的监控与响应、安全合规的审计与调查等；

  • 负责数据安全标准规范的制定和管理，包括数据安全需求识别、风险分析、数据分级分类、数据脱敏、数据流转、泄露防护、权限管控等；推进相关安全管控策略在平台落地、执行。

  • 负责开展与数据全生命周期管理有关的各项数据安全工作;

  • 负责跨平台、跨地域数据传输、交互等数据安全方案制定与落地

  • 定期组织开展数据安全自评工作，发现潜在数据安全风险，制定相应的管控措施，并推进落实整改。

**工作难度：**4颗星

薪酬现状：

`黑客&网络安全如何学习

今天只要你给我的文章点赞，我私藏的网安学习资料一样免费共享给你们，来看看有哪些东西。

1.学习路线图

攻击和防守要学的东西也不少，具体要学的东西我都写在了上面的路线图，如果你能学完它们，你去就业和接私活完全没有问题。

2.视频教程

网上虽然也有很多的学习资源，但基本上都残缺不全的，这是我自己录的网安视频教程，上面路线图的每一个知识点，我都有配套的视频讲解。

内容涵盖了网络安全法学习、网络安全运营等保测评、渗透测试基础、漏洞详解、计算机基础知识等，都是网络安全入门必知必会的学习内容。

（都打包成一块的了，不能一一展开，总共300多集）

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

【点击这里，先领资料再阅读哦~】

3.技术文档和电子书

技术文档也是我自己整理的，包括我参加大型网安行动、CTF和挖SRC漏洞的经验和技术要点，电子书也有200多本，由于内容的敏感性，我就不一一展示了。

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4.工具包、面试题和源码

“工欲善其事必先利其器”我为大家总结出了最受欢迎的几十款款黑客工具。涉及范围主要集中在 信息收集、Android黑客工具、自动化工具、网络钓鱼等，感兴趣的同学不容错过。

还有我视频里讲的案例源码和对应的工具包，需要的话也可以拿走。

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最后就是我这几年整理的网安方面的面试题，如果你是要找网安方面的工作，它们绝对能帮你大忙。

这些题目都是大家在面试深信服、奇安信、腾讯或者其它大厂面试时经常遇到的，如果大家有好的题目或者好的见解欢迎分享。

参考解析：深信服官网、奇安信官网、Freebuf、csdn等

内容特点：条理清晰，含图像化表示更加易懂。

内容概要：包括 内网、操作系统、协议、渗透测试、安服、漏洞、注入、XSS、CSRF、SSRF、文件上传、文件下载、文件包含、XXE、逻辑漏洞、工具、SQLmap、NMAP、BP、MSF…

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特别声明：

此教程为纯技术分享！本书的目的决不是为那些怀有不良动机的人提供及技术支持！也不承担因为技术被滥用所产生的连带责任！本书的目的在于最大限度地唤醒大家对网络安全的重视，并采取相应的安全措施，从而减少由网络安全而带来的经济损失！！！

标签
#java #开发语言 #网络 #安全
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深度学习工具包 DeepLearningToolbox

深度学习工具包Deprecation notice.-----This toolbox is outdated and no longer maintained.There are much better tools available for deep learning than this toolbox, e.g. [Theano](http://deeplearning.net/software/theano/), [torch](http://torch.ch/) or [tensorflow](http://www.tensorflow.org/)I would suggest you use one of the tools mentioned above rather than use this toolbox.Best, Rasmus.DeepLearnToolbox================A Matlab toolbox for Deep Learning.Deep Learning is a new subfield of machine learning that focuses on learning deep hierarchical models of data.It is inspired by the human brain's apparent deep (layered, hierarchical) architecture.A good overview of the theory of Deep Learning theory is[Learning Deep Architectures for AI](http://www.iro.umontreal.ca/~bengioy/papers/ftml_book.pdf)For a more informal introduction, see the following videos by Geoffrey Hinton and Andrew Ng.* [The Next Generation of Neural Networks](http://www.youtube.com/watch?v=AyzOUbkUf3M) (Hinton, 2007)* [Recent Developments in Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=VdIURAu1-aU) (Hinton, 2010)* [Unsupervised Feature Learning and Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=ZmNOAtZIgIk) (Ng, 2011)If you use this toolbox in your research please cite [Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data](http://www2.imm.dtu.dk/pubdb/views/publication_details.php?id=6284)```@MASTERSTHESIS\{IMM2012-06284, author = "R. B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

java安装教程详细，零基础入门到精通，收藏这篇就够了

指定的是jdk下的bin目录。

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Part-E1-SDIO-Specification-Ver4.00-Final-120220.pdf：最新的sdio 4.0 spec 协议标准 带书签 高清完整PDF版，包括SDIO 接口的外设，SDIO 接口官方协议等。

C# WinForm 基于DirectShow.dll编写的程序，可边预览边保存视频，音频和图片

基于微软的DirectShow.dll的二次开发1.自动识别连接的摄像头跟麦克风且可以对其进行选择（默认选中第一个）2.可录制wmv和avi两种格式的视频并且都带有音频，avi可以录制的分辨率和帧数进行选择，wmv默认进行了淸晰度优化如不喜欢可去除代码中有相关提示3.可在预览点开之后进行拍照，也可边录制视频边拍照4.添加了视频和音频的压缩功能（酌情使用）这次二次开发发现C#对DirectShow的相关信息太少，这次做完也不敢藏私共享出来，还望大家指正

Windows JDK安装详细教程，零基础入门到精通，收藏这篇就够了

Java是一种广泛使用的计算机编程语言，拥有跨平台、面向对象、泛型编程的特性，广泛应用于企业级Web应用开发和移动应用开发。JDK（Java Development Kit）是用于开发 Java 应用程序的工具包。它由以下几个主要部分组成：Java 编译器（

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英文版 Outlook Express6.0， 兼容Win7/Win10/WinXP，解压就可用。

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JAVA JDK最详细的安装教程--你只需要看这篇就够了

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【java入门】JDK的下载安装与环境配置，最新最详细教程！

本文是作者花了三个小时整理出来的JDK的完整下载与安装流程！以JDK8和JDK17为例，讲述了JDK的完整安装步骤与多种不同的环境变量配置方案，以及实现不同版本jdk的快捷切换。

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