本文提供在 Windows 11 上安装 JDK 25 的详细步骤。以下内容包括下载、安装、环境变量配置和验证步骤。
下载页面：https://www.oracle.com/cn/java/technologies/downloads/
进入下载页面之后，往下拉，找到 JDK 25，点击；找到 Windows ，点击；
选择 x64 Compressed Archive（即 x64 架构的压缩包版本），点击对应的 jdk-25_windows-x64_bin.zip 连接，开始下载。
为什么选择压缩档（.zip）而非安装程序（.exe）？
选择压缩档有以下优势：
最近几年，伴随着AI科技的高速发展，各家企业都在纷纷布局具身智能，就在近期，理想、小鹏都在争相发力汽车机器人，为什么会这样？他们抢着做的原因是啥？ 一、理想、小鹏争相发力汽车机器人 据界面新闻的报道，试图从硬件参数竞赛与价格战泥潭中抽身的汽车制造商们，正在把筹码押向全新的AI赌注。它们希望打造出一种媲美科幻电影，具备主动感知与服务能力的“汽车机器人”。这场转向不仅关乎技术升级，也被视为向资本市场讲述新一轮增长故事的关键。 理想汽车CEO李想日前发文称，人工智能正经历从Chatbot（聊天机器人）向Agent（智能体）进化。过去AI工具更多提供建议，但真正进入生活和用于生产和生活，它必须能够行动。他认为，汽车本质上是一个在物理世界移动的机器人，应当像司机一样理解用户需求、主动提供服务。 要实现这一愿景，车辆必须同时具备意图理解与物理执行能力，这也意味着目前独立运作的两套系统需要打通，即负责交互与服务的智能座舱，以及负责感知与控制的智能驾驶。只有形成从决策到控制的完整链路，“汽车机器人”才具备落地现实基础。 小鹏汽车CEO何小鹏在内部讲话中也给出了相似判断。据36氪报道，何小
第一章 企业软件复杂度的逐步累积 1.1 从硬件导向到数据导向 早期的软件开发几乎完全围绕计算机硬件展开。机器语言与汇编语言要求开发者理解CPU指令、寄存器和内存地址，软件的表达方式高度依赖具体硬件体系结构，如SSE指令集中用于比较字符串的pcmpistr，无法运行在不支持SSE的CPU上。这一阶段的软件极其昂贵、开发周期漫长、可复用性极低，应用范围也因此被限制在政府、科研机构和少数大型企业的核心场景中。随着电子工业的发展，计算机开始进入企业管理领域。跨行业、跨规模推广计算机应用的关键，在于找到一种足够通用的抽象方式。 1970年，来自IBM的E.F.Codd博士在ACM通讯杂志上发表的论文《大规模共享数据银行的关系型模型》，为解决这一问题提供了一种切实可行的技术路线。该路线中，现实世界中的业务单据、业务流程和管理决策，被统一抽象为数据的存储、处理与分析，而执行这些操作的软件被统称为“关系型数据库”。企业的用户只需要一个连接到数据库软件的终端，就能用一套近似于英语的、统一的语言来操作这个软件，以此实现所有的业务操作。如用户想要查询姓名中包含“李”的员工档案，需要输入 SELECT
一 、Stable Diffusion XL Base 1.0 完整文件与代码映射树形图 stable-diffusion-xl-base-1.0/ │ ├── .gitattributes # [Git配置]用于Git LFS大文件存储的跟踪设置 (非模型代码) ├── README.md # [说明文档] 模型的介绍、引用和使用说明 (非模型代码) ├── LICENSE.md # [版权许可] OpenRAIL++ 许可证文件 (非模型代码) │ ├── model_index.json # [总控配置文件] │ # 对应代码: diffusers.StableDiffusionXLPipeline │ # 作用: 定义了各个子文件夹对应加载哪个 Python 类。 │ ├── sd_xl_base_1.0.safetensors # [WebUI/ComfyUI 专用整合包] │ # 这是一个包含下列所有权重的单个大文件 (约 6.
具身机器人作为能够与物理世界直接交互、具备环境感知与自主决策能力的智能系统，其软件架构的核心目标是实现“感知-决策-执行”的闭环协同，同时满足实时性、可靠性、可扩展性与模块化的设计要求。基于这一目标，主流的具身机器人软件系统通常采用分层架构设计，从上至下依次分为感知层、认知决策层、运动控制层，辅以通信层、驱动层和系统管理层作为支撑，各层通过标准化接口实现数据流转与功能协同。以下将详细拆解各层的核心功能、关键技术及典型模块。 一、核心分层架构：从感知到执行的闭环 分层架构的优势在于将复杂的系统功能解耦为独立模块，便于开发迭代、故障定位与功能扩展。各层既各司其职，又通过数据总线或中间件实现高效交互，形成完整的智能行为链条。 1. 感知层：物理世界的“数据入口” 感知层是机器人获取外部环境与自身状态信息的基础，核心任务是将传感器采集的原始数据转化为结构化的语义信息，为上层决策提供可靠输入。其核心要求是实时性、准确性与鲁棒性，需应对光照变化、动态障碍物、传感器噪声等复杂场景干扰。 主要模块及技术要点如下： * 多传感器数据采集模块：负责接入各类传感器数据，包括视觉传感器（单目