1.Java8个来练手的问答问答项目学生快学起来
2.熬夜收集了 5 个实用的 Java 开源论坛系统！
3.14个Java技术网站，系统系统程序员必备！源码
4.哪些网站是问答问答java开发的
5.哪里可以找到比较多的Java题目？
6.设计AI驱动的搜索引擎：基于语义的问答系统

Java8个来练手的项目学生快学起来

1、二手拍卖系统

       这个系统我之前介绍过，系统系统是源码家教平台源码小程序基于Nutz+JSP 搭建的Nutz可以理解为这是一个轻量级的MVC框架。主要功能模块分为:

       用户模块、问答问答订单模块、系统系统商品模块、源码管理员模块后台管理员发布商品，问答问答前端用户登录即可预览商品，系统系统进行下单。源码

2、问答问答基于WEB的系统系统农产品销售管理系统

       一个类似于电商的销售系统。

       一个很老的源码技术栈项目了，基于Struts+Hibernate实现，但是功能还是齐全的。

3、mblog博客系统

       mblog是一个开源免费的博客系统，Java语言开发，支持mysql/h2数据库，采用spring-boot 、jpa、切换页面源码shiro、bootstrap等流行框架开发。适配了移动端，支持Docker部署。

4、My-Blog

       My Blog是由SpringBoot + MybatisThymeleaf 等技术实现的 Java 博客系统。项目主要的技术栈都是围绕着 SpringBoot 展开，如果你没接触过 SpringBoot ，或者想重新学一遍SpringBoot ，可以直接上手这个项目，学习之后对提升自己的技术能力会有很大的帮助。

5、学之思在线考试系统

       学之思在线考试系统是一款 java + vue 的前后端分离的考试系统。主要优点是开发、部署简单快捷、界面设计友好、代码结构清晰。支持web端和微信小程序能覆盖到pc机和手机等设备。

6、码问社区community

       码问社区community 是一个开源论坛、问答系统，现有功能包括 提问、spring底层源码解析回复、通知、最新、最热、消除零回复等等。

7、在线考试系统

       基于Spring Boot+Vue 的在线考试系统

8、RuoYi权限管理系统

       RuoYi项目是基于SpringBoot的权限管理系统，易读易懂、界面简洁美观。

       核心技术采用Spring 、MyBatis 、Shiro 、Druid、Quartzo

       前端使用 Thymeleaf + Bootstrap，响应式布局。

熬夜收集了 5 个实用的 Java 开源论坛系统！

       本篇推荐了五款基于Java开发的论坛类开源项目，除一款基于PHP外，其余均以Spring Boot为主流框架。

       一、NiterForum，vip登录iapp源码简洁易用的Java论坛系统。

       二、Symphony，功能全面的Java论坛解决方案。

       三、码问社区，专业性强的编程问答平台。

       四、MDclub，集论坛、博客、文档于一体的综合性社区。

       五、朋也社区，注重用户体验的Java论坛系统。

       欢迎各位在评论区分享更多推荐。

个Java技术网站，程序员必备！

       CSDN (csdn.net/nav/java) - 提供全面的技术文章和代码库，包括人工智能、大数据等领域的java源码讲解书籍资源，适合初学者查询问题和学习。

       开源中国 (oschina.net) - 国内知名的开源社区，提供开源软件库、代码分享和协作平台，是技术交流的好去处。

       博客园 (cnblogs.com) - 纯净的技术交流社区，适合查看开源项目和系统文章，对技术提升有帮助。

       Stack Overflow (stackoverflow.com) - 解决编程难题的在线社区，是程序员遇到问题时的首选平台。

       GitHub (github.com/trending/java) - 开源代码托管平台，存储大量代码，但访问速度较慢。

       码云 (search.gitee.com) - 国内快速的代码托管平台，提供高质量的开源代码和文章。

       掘金 (juejin.im) - 专注于开发者生态的平台，技术大牛分享的内容丰富多样。

       推酷 (tuicool.com) - 全面的科技文章聚合，涵盖科技、技术等多个领域。

       IBM Developer (developer.ibm.com) - 提供编程技巧和专家建议，帮助程序员成长。

       InfoQ (infoq.cn) - 技术实践者主导的社区，提供中立的技术资讯和会议。

       SegmentFault (segmentfault.com) - 助力开发者获取知识和成长的平台。

       ChinaUnix - 技术论坛，提供技术文章查询。

       伯乐在线 - 专注于IT职业发展的网站。

       知乎 (zhihu.com) - 作为网络问答社区，可进行深入的技术讨论和分享。

哪些网站是java开发的

       许多网站都是使用Java语言开发的，以下是一些典型的例子：

       1. 淘宝：作为中国最大的电子商务平台之一，淘宝的网站后端主要采用Java技术开发。Java语言的健壮性和安全性使其能够有效地处理大量的交易和用户数据。

       2. 京东：另一个知名的电商平台，京东同样主要使用Java进行网站开发。Java的跨平台特性保证了京东网站能够在不同的服务器和操作系统上稳定运行。

       3. 网易云音乐：这是一个流行的在线音乐服务平台，其网站和应用也是用Java开发的。Java语言的丰富库和工具支持使得开发过程更加高效，同时也确保了平台的稳定性和安全性。

       4. 知乎：一个问答社区网站，其网站后端同样基于Java技术。Java的灵活性和可扩展性使得知乎能够处理大量的用户交互和复杂的数据处理需求。

       这些网站选择Java进行开发，是因为Java具有跨平台性、安全性、稳定性和丰富的库支持等优点，非常适合构建大型和复杂的互联网应用。

哪里可以找到比较多的Java题目？

       寻找Java编程题目资源，您可以通过以下途径获取：

       1. **在线编程平台**：

       - **LeetCode**：提供大量编程题目，涵盖各种难度，适合用来提升算法能力。

       - **HackerRank**：除了编程题目，还有系统设计、数据结构与算法等练习。

       - **Codeforces**：一个面向程序员的专业编程竞赛平台，题目多样。

       - **牛客网**：针对国内求职者，有很多关于Java的编程题目和面试题。

       - **力扣（中国）**：类似于LeetCode，提供大量算法题目。

       2. **在线教育平台**：

       - **Coursera**、**edX**、**Udacity**等平台上的一些计算机科学和编程课程，通常会提供实践作业题目。

       - **慕课网（imooc）**：提供许多与Java相关的实战课程和题目练习。

       3. **官方文档与教程**：

       - **Oracle官方教程**：对于Java基础和进阶学习都非常有帮助。

       - **Java SE教程**：由Apache Software Foundation提供。

       4. **书籍**：

       - 《Java核心技术》：适合深入理解Java的基础和高级特性。

       - 《Effective Java》：提供许多关于Java编程的最佳实践。

       - 《剑指Offer》：针对国内求职者，收集了很多面试题。

       5. **GitHub**：

       - 在GitHub上搜索相关的编程题目仓库，很多开源项目会提供编程题目和解决方案。

       6. **论坛和社区**：

       - **Stack Overflow**：虽然主要是问答形式，但可以通过搜索找到许多编程题目和案例。

       - **CSDN**、**博客园**等中文技术论坛，有许多专业人士分享的Java编程题目和解答。

       7. **高校课程资源**：

       - 许多高校的计算机科学课程会提供编程题目，可以参考名校的公开课程资源。

       在使用这些资源时，请注意版权和知识产权的问题，尊重原创者的劳动成果。同时，结合自己的学习目标和实际情况，合理选择适合的学习资源和练习题目。

设计AI驱动的搜索引擎：基于语义的问答系统

       随着大模型的发展，传统的基于关键字的搜索引擎正逐渐被语义问答系统所取代。这种系统允许用户以自然语言提问，如“如何用Java实现证券交易系统的撮合引擎架构？”大模型如GPT能给出一些通用的回答，但对特定行业知识的依赖性限制了其专业性。为了提升回答质量，我们需要结合专业文档，利用Vector Embedding技术。例如，通过将《设计撮合引擎》的内容与用户问题一起输入大模型，可获得更精确的答案。具体实现步骤包括创建Vector索引、将文档转换为Vector并存储在Redis中，以及根据用户提问搜索相关文档。Emboding允许搜索引擎根据语义而非关键词匹配，大大增强了AI驱动的搜索引擎在理解和提供专业信息方面的效能。

       Vector Embedding是关键，它将文本转换为固定大小的向量，通过比较相似度找到最相关的文档，如“证券交易系统撮合引擎设计指南”。借助Redis作为Vector DB，可以存储和查询这些向量。通过调用OpenAI的Embedding API，我们可以为文档生成Vector，并将它们与用户的问题进行匹配。这样，当用户询问“如何用Java实现清算系统？”时，系统可以依据关联度最高的文档提供答案。

       总之，Emboding问答系统架构利用大模型的通识知识，结合专业文档内容，构建出一个强大的AI搜索引擎，提升了基于语义的搜索效果，适用于内部文档检索和客服系统等场景。不同的大模型，只需调整接口即可适应不同的应用需求。