Java环境变量与安装jdk

本文详细介绍Java环境变量设置及JDK安装流程,包括下载、安装、环境变量配置及目录文件说明,最后通过编写首个Java程序,展示从源代码到执行的全过程。

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Java环境变量与安装jdk


一、前言
之前用的是C#,公司最近听说要做的新项目是用JAVA的,所以就学一下JAVA是怎么使的,顺便记录一下。
二、软件的安装
1.下载

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我系统是WIN10 x64的

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下载完成
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2.安装
①习惯性 右键=>管理员运行

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②更改安装目录
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*③把开发工具装在JDK\JDK*

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④跳出这个东西,是让你放公共的jre,java运行环境,可装可不装

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⑤要装的话,选好路径JDK\JRE
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⑥完成,那个后续步骤我点了没弹什么出来
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⑦系统设置一下环境变量 把装软件的JDK\bin的路径复制出来,我的是D:\JDK\JDK\bin,这玩意是为了方便后面CMD使用JAVAC不用跑到指定目录下去调
此电脑-右键点属性-点高级系统设置

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高级-环境变量

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环境变量-系统变量-点击Path-编辑-
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编辑文本
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给最后加上英文分号;以示和后面隔开,后面放JAVAC所在的目录 D:\JDK\JDK\bin

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**三、目录文件说明
1.JDK:java开发工具集,jdk=jre+java开发工具
JRE:java运行环境,jre=java虚拟机+核心类库(辅助java虚拟机运行的文件)
2.安装JDK不能有中文路径或空格
3.JDK目录介绍

  1. bin:存放java的开发工具
    java.exe:启动java虚拟机解释并执行指定的class文件
    java工具的使用格式:
    java java源文件(不用加后缀名)
    javac.exe:启动java编辑器对指定的java源文件进行编译
    javac工具的使用格式:
    javac 需要编译的文件(要加后缀名.java)
    2.include:存放调用系统资源的接口文件(比如java要读取系统时间等)
    3.jre:java运行环境
    4.lib:核心类库
    5.src.zip:存放java开源的文件(源代码)**
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四、编写第一个java程序
1.新建一个txt文件,后缀改为java
2.java的代码都是写到类上面去的
格式:
class 类名{
} 备注:大括号表示一个类的范围,在类的范围内都可以写代码
写好的东西叫源代码,源代码需要编译成class文件才能运行

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注意:println的l是L不是i
如何启动编译器对源文件进行编译?
①管理员运行CMD
②控制台执行文件会先到该路径下找文件执行,如果没有,就会到环境变量中配置的路径下找文件执行。
因为已经配置了环境变量,所以可以在任何目录使用javac
③记得保存一下文件,否则啥也没编译出来

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④生成一个.class文件

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⑤执行 Demo1 (执行的这个Demo1 是对应类名 Demo1,根据编译而来的,不是根据Demo1.java生成的)
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3.java源文件要编写一个主方法 main,是一个入口。代码从主方法开始执行

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标题基于SpringBoot+Vue的学生交流互助平台研究AI更换标题第1章引言介绍学生交流互助平台的研究背景、意义、现状、方法创新点。1.1研究背景意义分析学生交流互助平台在当前教育环境下的需求及其重要性。1.2国内外研究现状综述国内外在学生交流互助平台方面的研究进展实践应用。1.3研究方法创新点概述本研究采用的方法论、技术路线及预期的创新成果。第2章相关理论阐述SpringBootVue框架的理论基础及在学生交流互助平台中的应用。2.1SpringBoot框架概述介绍SpringBoot框架的核心思想、特点及优势。2.2Vue框架概述阐述Vue框架的基本原理、组件化开发思想及前端的交互机制。2.3SpringBootVue的整合应用探讨SpringBootVue在学生交流互助平台中的整合方式及优势。第3章平台需求分析深入分析学生交流互助平台的功能需求、非功能需求及用户体验要求。3.1功能需求分析详细阐述平台的各项功能需求,如用户管理、信息交流、互助学习等。3.2非功能需求分析对平台的性能、安全性、可扩展性等非功能需求进行分析。3.3用户体验要求从用户角度出发,提出平台在易用性、美观性等方面的要求。第4章平台设计实现具体描述学生交流互助平台的架构设计、功能实现及前后端交互细节。4.1平台架构设计给出平台的整体架构设计,包括前后端分离、微服务架构等思想的应用。4.2功能模块实现详细阐述各个功能模块的实现过程,如用户登录注册、信息发布查看、在线交流等。4.3前后端交互细节介绍前后端数据交互的方式、接口设计及数据传输过程中的安全问题。第5章平台测试优化对平台进行全面的测试,发现并解决潜在问题,同时进行优化以提高性能。5.1测试环境方案介绍测试环境的搭建及所采用的测试方案,包括单元测试、集成测试等。5.2测试结果分析对测试结果进行详细分析,找出问题的根源并
内容概要:本文详细介绍了一个基于灰狼优化算法(GWO)优化的卷积双向长短期记忆神经网络(CNN-BiLSTM)融合注意力机制的多变量多步时间序列预测项目。该项目旨在解决传统时序预测方法难以捕捉非线性、复杂时序依赖关系的问题,通过融合CNN的空间特征提取、BiLSTM的时序建模能力及注意力机制的动态权重调节能力,实现对多变量多步时间序列的精准预测。项目不仅涵盖了数据预处理、模型构建训练、性能评估,还包括了GUI界面的设计实现。此外,文章还讨论了模型的部署、应用领域及其未来改进方向。 适合人群:具备一定编程基础,特别是对深度学习、时间序列预测及优化算法有一定了解的研发人员和数据科学家。 使用场景及目标:①用于智能电网负荷预测、金融市场多资产价格预测、环境气象多参数预报、智能制造设备状态监测预测维护、交通流量预测智慧交通管理、医疗健康多指标预测等领域;②提升多变量多步时间序列预测精度,优化资源调度和风险管控;③实现自动化超参数优化,降低人工调参成本,提高模型训练效率;④增强模型对复杂时序数据特征的学习能力,促进智能决策支持应用。 阅读建议:此资源不仅提供了详细的代码实现和模型架构解析,还深入探讨了模型优化和实际应用中的挑战解决方案。因此,在学习过程中,建议结合理论实践,逐步理解各个模块的功能和实现细节,并尝试在自己的项目中应用这些技术和方法。同时,注意数据预处理的重要性,合理设置模型参数网络结构,控制多步预测误差传播,防范过拟合,规划计算资源训练时间,关注模型的可解释性和透明度,以及持续更新迭代模型,以适应数据分布的变化。
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