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import cn.wanghaomiao.seimi.annotation.Crawler; import cn.wanghaomiao.seimi.def.BaseSeimiCrawler; import cn.wanghaomiao.seimi.struct.Request; import cn.wanghaomiao.seimi.struct.Response; import cn.wanghaomiao.xpath.model.JXDocument; import java.util.HashMap; import java.util.List; import java.util.Map; /** * author 汪浩淼 [et.tw163.com] * since 2015/10/21. */ Crawler(name basic) public class Basic extends BaseSeimiCrawler { Override public String[] startUrls() { //两个是测试去重的 return new String[]{http://www.cnblogs.com/,http://www.cnblogs.com/}; } Override public void start(Response response) { JXDocument doc response.document(); try { ListObject urls doc.sel(//a[classtitlelnk]/href); logger.info({}, urls.size()); Map map new HashMap(); map.put(ddd,aaa); for (Object s:urls){ push(new Request(s.toString(),getTitle).setParams(map)); } } catch (Exception e) { e.printStackTrace(); } } public void getTitle(Response response){ JXDocument doc response.document(); try { logger.info(url:{} {}, response.getUrl(), doc.sel(//h1[classpostTitle]/a/text()|//a[idcb_post_title_url]/text())); //do something } catch (Exception e) { e.printStackTrace(); } } }我来解释一下response.document()表示把网页返回信息解析为一个JXDocument类JXDocument支持JsoupXpath语法比如//a[classtitlelnk]/href表示从网页根目录下查找a classtitlelnk/并获取其href的值。具体语法可以见http://www.w3school.com.cn/xpath/xpath_syntax.asp。爬虫需要实现的具体业务在start()方法里实现就行了想要继续爬取新的网页用push()实现push()会新开启一个线程push(new Request(s.toString(),getTitle).setParams(map)表示爬取s.toString()这个网页并且回调getTitle()方法。Crawler(name basic)表示爬虫名字。启动爬虫可以写一个main函数new一个Semi()对象调用其goRun()方法机型了。public class Boot { public static void main(String[] args){ Seimi s new Seimi(); s.goRun(basic); } }以上代码就表示启动basic爬虫运行main函数就开始爬取网页了。图(1)同系列文章java爬虫系列二——爬取动态网页java爬虫系列三——漫画网站爬取实战java爬虫系列四——动态网页爬虫升级版java爬虫系列五——今日头条文章爬虫实战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“JavaAI”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2025最新版CSDN大礼包《AGI大模型学习资源包》免费分享**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。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2025最新版CSDN大礼包《AGI大模型学习资源包》免费分享