.jpg)
.jpg)
.jpg)
首次就读享优惠价28元
可申请在线试听
打破单一开发语言边界
课程深度融汇AI之大成
主流技术栈企业级应用
AI全流程赋能开发
全国平均月薪20-50K
应届生起薪14.2K
数据来源于
职友集等统计
AI正在渗入每一行代码，全行业应用软件迎接“AI原生”时代
金融风控与智能投顾系统
分析金融风控流程、合规要求、用户画像，设计整合数据源、模型和规则引擎的整体架构。
开发基于大模型的交易异常检测、报告自动生成、客户问题解答等核心功能模块。
创建自主监控市场、分析风险、生成投资建议并执行合规检查的智能投顾Agent。
医疗辅助诊断与健康管理
设计符合医疗规范的AI辅助诊断流程，整合影像数据、电子病历和临床指南。
开发医学影像分析、病历摘要生成、药物相互作用检查等医疗AI功能。
构建个性化健康管理Agent，持续监测用户健康数据，提供预防建议并预警异常。
智能制造与质量检测
规划智能工厂整体架构，设计从生产排程到质量控制的数字化流程。
开发基于视觉的缺陷检测、设备故障预测、生产报告自动生成等AI模块。
创建自主调度资源、优化生产参数、协调物流的智能产线管理Agent。
智能零售与个性化推荐
设计融合线上线下数据的智能零售方案，规划从库存到客户服务的全链路优化。
开发商品描述生成、客户评论分析、智能客服对话等零售AI功能。
构建个性化购物助手Agent，理解用户偏好，自动比价、推荐商品并管理订单。
智慧养老与健康监护
设计老龄化智能服务方案，规划健康监测、紧急响应、社交陪伴的整合服务体系。
开发健康数据分析、用药提醒生成、情感陪伴对话、异常行为识别等养老AI功能。
创建24小时健康监护Agent，监测老人健康状况，自动联系家人或医疗资源，提供日常陪伴。
智慧物流与供应链优化
设计智能物流网络架构，规划仓储、运输、配送各环节的数字化协同方案。
开发路径优化算法、货物识别分类、异常事件预测、客服自动应答等物流AI功能。
构建智能调度Agent，实时分析交通、天气、订单数据，自主调整配送计划并协调资源。
个性化教育与智能教学
设计个性化学习路径，规划智能教学平台架构，整合课程资源与评估体系。
开发智能题库生成、作文自动批改、知识点答疑、学习内容推荐等教育AI功能。
创建个性化学习伙伴Agent，持续跟踪学习进度，动态调整教学策略，提供即时反馈。
AI时代开发者正从“编写确定规则的执行者”转变为“设计智能系统的架构师“
顶层设计与蓝图定义“为什么做”和“做什么”
关键输出：业务目标梳理、痛点分析、流程重塑、应用场景定义、价值衡量指标（KPl）及技术实现路径高级形态与自动化创造“能自主完成任务”的智能实体
关键输出：虚拟员工、自动化工作流或可以独立运行的智能实体，能自主完成任务而非被动响应核心引擎与部件提供"用什么做”和"如何实现关键功能”
关键输出：智能客服、文档助手、代码生成器、营销文案创作等具体的AI功能或应用培养“以业务架构为基，以智能应用为翼”的Al应用开发精英人才
Java编程基础
企业级实战
业务解决方案
容器化部署与DevOps实践
Python编程基础
面向AI的编程范式
数据处理与分析
深度学习框架实践
Web应用开发
AI系统架构设计
大语言模型集成
向量数据库
大模型原理
模型微调
模型压缩
智能体架构设计
工具调用与外部集成
行业应用实战
记忆于推理机制实现
课程紧贴企业刚需，从基础到精通，循序渐进掌握AI应用开发，让你凭实力薪满意足
阶段一 AI应用编程基础
阶段二 AI应用编程进阶
阶段三 AI应用Web开发
阶段四 企业级智能物联网项目
阶段五 AI大模型开发基础
阶段六 AI大模型微调基础
阶段七 企业级智能问答项目
阶段八 企业级微服务SCA&AI
阶段九 互联网分布式项目集
阶段十 多智能体协同中台项目
主要内容
Java入门、Intellij IDEA、AI编程思维、基础语法、面向对象编程、抽象类、分层开发原则、常用API、IO流、函数式编程、Lambda、方法引用、Hutool、Http协议、大模型应用、大模型调用。
特色亮点
1. 零门槛起步，全程无压力易学 从 JDK
安装、环境变量配置开始，提供Windows/Linux/Mac分步图解，跟着做就能成功。拒绝晦涩概念，用
“大白话”
拆解注释、变量、面向对象等核心知识，搭配生活化案例理解。知识点由浅入深层层递进，每个语法都配
“代码示例 + 运行效果”，零基础也能跟上节奏。
2. 紧贴实际开发，学完就能用
所有知识点均对应真实开发场景，比如用数组处理数据存储、用方法封装复用代码、用ArrayList操作动态数据。聚焦JDK常用API实战，重点训练String、Math等高频类的实际运用，避免
“只懂理论不会实操”。融入流程控制、运算符等业务逻辑编写技巧，课后练习模拟真实开发需求，学完能独立完成简单功能开发。
3. 实战导向，兼顾基础与实用 全程贯穿 “编写→编译→运行→调试”
完整开发流程，培养标准化编程习惯。
新增AI高效辅助编程技巧，教小白用精准描述快速通过AI处理实际需求，提升开发效率。面向对象编程等核心难点，通过
“类与对象→封装→继承→多态”
逐步拆解，结合实际案例让抽象思想变易懂。
掌握能力
1. 能够独立的完成JDK安装和环境变量的配置
2. 能够理解Java程序的开发流程
3. 能够掌握Java的注释，字面量，变量语法知识
4. 能够掌握定义各种满足需求的方法
5. 能够灵活运用Java的各种运算符处理实际开发的计算需求
6. 能够利用流程控制处理各种业务逻辑的编写
7. 能够掌握Java的数组完成对数组的存储和处理
8. 能够掌握并深刻理解Java面向对象编程思想
9. 能够使用JDK常用的API：如String，ArrayList，Math，Object等
10. 能够编写精准的词汇通过AI高效编程
主要内容
接口、面向接口编程、异常、泛型、集合框架、网络编程、AI实现局域网聊天。
特色亮点
1. 分层递进，循序渐进
聚焦语法格式与实际场景，吃透接口、Lambda、泛型等核心语法的
“怎么写 +
怎么用”。专攻集合，深剖List/Set/Map应用技巧与底层数据结构、扩容逻辑，配套手动实现数据结构实操。以案例驱动，通过局域网群聊项目串联
IO、线程池、网络编程等技术，层层深入。
2. 集合专项深耕
既讲集合日常操作（数据存储、筛选、统计），更深挖底层原理（哈希表、红黑树等），让学员不仅会用集合，还能理解设计逻辑，自主选择适配业务场景的集合类型。
3. 场景 + 案例双驱动
语法学习绑定真实应用场景，避免抽象。以项目为导向，边做群聊项目边学技术，直观感受多技术协同应用，拒绝纸上谈兵。
4. 知识联动闭环
跨章节衔接紧密。形成“语法→原理→实战”的完整技术链条，兼顾深度与实用性。
掌握能力
1. 能够应用面向接口编程
2.
能够利用JDK的新特性Lambda以及方法引用完成对函数式接口的简化
3. 能够利用Java的异常机制解决和处理问题
4. 能够阅读以及定义泛型类泛型接口泛型方法解决实际应用的问题
5. 能够掌握并理解各种单列集合以及双列集合的底层原理
6. 能够利用JDK的Stream流完成对集合的简化操作
7. 能够利用Java的I/O技术处理文件以及持久化存储的问题
8. 能够利用Java的线程池技术完成对业务的并发处理
9. 能够利用Java网络编程技术实现设备和设备之间数据的交互
10. 能够掌握Java的时间相关API处理跟时间有关的业务
主要内容
HTML、CSS、JS、Ajax、Axios、Maven、Git、MySQL、Mybatis、 SpringBoot、Spring、SpringMVC、MybatisPlus、Redis、Vue3、ElementPlus、Linux、Docker、轻客管家项目、项目设计（AI）、功能实现（AI）。
特色亮点
1. 企业级项目驱动教学
基于SpringBoot3最新技术栈，通过真实商业项目案例贯穿教学，每个知识点均匹配实际应用场景，确保学完即用、无缝对接企业开发需求。
2. 全流程开发能力培养
系统化构建学员从需求拆解、编码实现、测试验证到服务器部署的完整Web开发认知体系，掌握软件生命周期核心方法论。
3. AI全链路开发提效
将AI深度整合到需求分析、数据库设计、代码生成、接口联调等全开发环节，显著提升开发效率，培养智能编程时代的核心竞争力。
4. 沉浸式实战交付体验
采用“做中学”模式，全程带领学员使用AI工具完成项目设计、开发、测试、部署的全流程交付，获得可直接复用的工程经验。
5. 工业级开发规范内化
在项目实战中渗透代码规范、接口文档、测试用例等企业级工程标准，培养符合行业要求的职业化开发素养。
掌握能力
1.
需求分析与AI辅助开发能力：能够精准拆解项目需求，转化为自然语言描述，并熟练运用AI工具完成需求分析、代码生成、Bug修复等全流程开发任务。
2.
AI代码调试、优化能力：具备对AI生成代码的调试、重构与优化能力，确保代码质量符合企业级项目规范，并能精准匹配业务需求
3.
全栈开发与工程实践能力：熟练掌握基于SpringBoot3+Vue3的前后端分离架构，具备从系统设计、开发到容器化部署的全链路实战能力
4.
典型业务场景解决方案能力：掌握用户认证、对象存储等Web项目高频业务场景的标准化实现方案
5.
云原生部署与运维能力：能够基于Linux+Docker完成前后端项目的环境配置、容器化部署
6.
AI提效开发方法论：深入理解AI辅助开发模式，能通过智能工具显著提升设计、编码效率，以及故障排查速度
AI星辰WMSAI中州养老
任学其中一个项目主要内容
星辰WMS是一个面向跨境电商企业的智能化仓储管理平台，依托云计算、物联网（IoT）和人工智能技术，为跨境仓储、物流及供应链管理提供全流程数字化解决方案。平台覆盖入库、库存管理、拣货、出库、智能调度、数据分析等核心业务，支持多仓库协同、多租户（SaaS）模式，并深度融合AI算法优化仓储效率。
特色亮点
1.
AI全流程赋能开发，显著提升效率，包括需求分析辅助、数据库设计优化、代码生成、智能审查、自动化测试用例生成、性能优化建议等，减少重复劳动，开发效率提升40%+。
2. 主流技术栈全覆盖，无缝对接企业需求，采用Spring
Boot、MySQL、Redis、RabbitMQ、K8s主流技术，讲解企业级解决方案，多租户SaaS架构设计、高并发高可用方案等。
3. AI业务场景落地，智能货位分配算法、NLP问答助手等。
4.
全生命周期实战，培养高阶工程师能力，从0到1完整闭环，包括：需求分析、数据库设计、复杂业务建模、性能调优、测试、运维监控。
5.
渐进式学习设计，小白直达架构师水平，课程包括基础阶段、进阶阶段、高手阶段并配套“保姆级”教程。
6.
多项目融合教学，强化业务与技术双驱动，包括：基础WMS、智能优化、物联网集成、统计分析及20+可迁移技术方案。
掌握能力
1. 掌握前后端分离项目的全流程设计、开发、部署
2. 能够独立开发入库/出库/库存管理等核心模块
3. 能够设计并开发物联网监控系统
4. 能够独立分析出入库核心业务并进行项目实战
5. 能够集成AI大模型开发智能仓储助手
6. 能够设计高并发技术方案（Redis+MQ集群）
7. 能够实现多租户SaaS技术方案与数据隔离
8. 能够设计并落地用户认证授权技术方案
9. 能够设计并实现智能货位分配算法
10. 熟练掌握低代码平台的使用及优化
11. 能够实现第三方物流接口集成
12. 能够编写复杂报表SQL并优化查询性能
13. 应用 Redis 缓存和时间序列数据库优化性能
14. 掌握线上故障处理的流程与常用方法
15. 掌握AI Flow应用开发方法
16. 掌握AI智能体应用开发方法
主要内容
中州养老系统为养老院量身定制开发专业的养老管理软件产品；涵盖来访管理、入退管理、在住管理、服务管理、财务管理等功能模块，涉及从来访参观到退住办理的完整流程|开发技术涉及了前后端的内容，前端主要使用的Vue3+Element Plus；后端主要使用的是若依框架作为基础架构，当然后端也集成了很多其他的技术，比如有Springboot、Mybatis、Swagger、Spring cache、Spring Security、Mybatis-plus、Coze、Dify、web-flux等。
特色亮点
1. 课程全程采用AI工具辅助开发。
2.
课程讲解重点培养系统设计能力，包含了数据库设计、接口设计、技术方案设计等。
3. 课程采用低代码平台若依框架，实现快速开发和部署。
4.
课程中对接了百度千帆大模型，为解决实际业务挑战提供高效助力。
5. 课程包含了前端Vue3+Element
plus组件完成页面开发，助你向全栈工程师靠拢。
6.
通过开发复杂业务，让你具备性能优化、接口优化、SQL优化的能力，使系统更高效。
7.
注重代码质量，选择合适的设计模式调整代码结构，让你的代码更简洁，易扩展。
8. 采用了RBAC模型+Spring
security完成权限认证，让你掌握后台管理系统权限的通用解决方案。
9.
采用华为云物联网IOT平台，让你掌握智能硬件数据监测全流程。
10.
采用MOTT协议异步接收IOT平台的海量数据，让你掌握异步消息的处理。
11.
项目开发与实际项目开发接轨，采用敏捷式开发模式，让你掌握项目实际的开发流程。
12.
真实还原了项目上线之后的bug寻找定位，让你掌握更多线上bug调试方案。
13. 使用Coze平台快速构建AI智能体。
14. 智慧养老院智能问答系统。
15. Dify工作流调用外部API查询实时数据。
16.
全程采用了项目开发常见工具，如：禅道、Git、Axure等，让你无缝对接项目开发。
掌握能力
1.
系统设计能力，包含产品需求分析、数据库设计、接口设计、技术方案设计等方面
2.
前端Vue3开发能力，包含了与后端接口对接，组合式api使用，调试接口的能力
3. 系统优化能力，包含了性能优化、接口优化、sql优化的能力
4. 解决问题能力，包含了bug调试、工具使用的能力
5. Git使用能力，包含了Git分支管理、团队协作开发等能力
6. 掌握利用Dify，Coze快速实现智能体能力
7. 掌握智能问答系统开发能力
8. 项目部署能力，包含了项目打包方式，多环境、服务器部署等能力
主要内容
Python基础语法、Python流程控制、Python数据容器、Python函数与模块、Python面向对象编程、web开发FastAPI、提示词工程、zero-shot/one-shot/Few-shot学习、指令学习、思维链、LangChain核心组件、LangChain应用、文档嵌入模型、VectorStores向量库、检索实现。
特色亮点
1.
课程以前沿的FastAPI框架为核心，构建高性能Web应用与API，掌握现代Python异步编程能力。
2.
系统整合MySQL与PyMySQL，从建表到完整CRUD操作，实现真实业务场景的数据处理能力。
3. 深入讲解提示词工程三大方法（In-Context
Learning、Instruction-Tuning、Chain-of-Thought），结合金融文本处理实战，培养AI调优思维。
4.
采用Ollama与阿里云百炼双平台调用大模型，实现从本地到云端的大模型应用开发闭环。
5.
通过博客系统与金融风险评估两大项目，贯穿Web开发与大模型应用，强化工程与AI结合的实战能力。
6.
课程围绕RAG技术体系系统讲解，完整覆盖从文档加载、向量化到检索增强生成的全流程解决方案。
7.
采用组件化实战教学，通过LangChain的Models、Prompts、Chains、Agents等核心组件降低大模型应用开发门槛。
8.
集成多源模型生态，支持Ollama本地模型与百炼平台云端服务的灵活调用，兼顾开发效率与成本控制。
9.
通过代理工具机制实现复杂任务动态编排，培养智能体系统设计能力，掌握ReAct与Function
Calling等先进模式。
10.
注重工程实用性，包含文本分割策略优化、向量数据库选型、长期记忆管理等生产级解决方案。
掌握能力
1.
课程以前沿的FastAPI框架为核心，构建高性能Web应用与API，掌握现代Python异步编程能力。
2.
系统整合MySQL与PyMySQL，从建表到完整CRUD操作，实现真实业务场景的数据处理能力。
3. 深入讲解提示词工程三大方法（In-Context
Learning、Instruction-Tuning、Chain-of-Thought），结合金融文本处理实战，培养AI调优思维。
4.
采用Ollama与阿里云百炼双平台调用大模型，实现从本地到云端的大模型应用开发闭环。
5.
通过博客系统与金融风险评估两大项目，贯穿Web开发与大模型应用，强化工程与AI结合的实战能力。
6.
课程围绕RAG技术体系系统讲解，完整覆盖从文档加载、向量化到检索增强生成的全流程解决方案。
7.
采用组件化实战教学，通过LangChain的Models、Prompts、Chains、Agents等核心组件降低大模型应用开发门槛。
8.
集成多源模型生态，支持Ollama本地模型与百炼平台云端服务的灵活调用，兼顾开发效率与成本控制。
9.
通过代理工具机制实现复杂任务动态编排，培养智能体系统设计能力，掌握ReAct与Function
Calling等先进模式。
10.
注重工程实用性，包含文本分割策略优化、向量数据库选型、长期记忆管理等生产级解决方案。
主要内容
AE模型预训练、AR模型预训练、数据划分、神经元、激活函数、神经网络、损失函数、梯度下降算法、HuggingFace、Pipeline模型、情景学习、思维链、PEFT微调、LORA微调、模型压缩、模型量化。
特色亮点
1.
精准剖析AI项目落地五大核心痛点，重点讲解微调、RAG等实用解决方案。
2.
形成“理论讲解-环境搭建-项目实战”的全链路教学体系，确保学以致用。
3. 核心教授将通用大模型改造为领域专属专家的关键技术方法。
4.
全程基于工业级HuggingFace生态，从零掌握百万级预训练模型的使用与微调。
5.
完整覆盖中文NLP项目全流程：数据预处理、模型训练、评估优化到部署推理。
6.
聚焦企业级应用场景，通过情感分析实战掌握文本分类核心技术与调优方法。
7.
课程系统讲解业界主流的PEFT高效微调技术（如LoRA、Prefix-Tuning等），显著降低大模型训练成本，适配消费级硬件。
8.
结合情境学习与思维链推理方法，培养复杂问题分解与逻辑推理能力，提升模型可解释性与任务准确性。
9.
通过LLaMa-Factory实战平台实现从数据准备、模型训练到预测部署的全流程覆盖，支持零代码WebUI与灵活命令行两种方式。
10.
课程聚焦大模型资源消耗痛点，系统讲解量化、剪枝、蒸馏三大压缩技术，具备强行业针对性。
11.
全程以Qwen模型为实操案例，结合bitsandbytes工具完成8-bit/4-bit量化实践，突出实战应用。
12.
重点解决大模型在消费级硬件上的部署难题，显著降低硬件门槛与推理成本。
掌握能力
1. 掌握从数据处理、模型训练到评估预测的全流程实战技能
2. 能够针对领域知识缺失、输出格式不符等典型问题设计技术方案
3. 熟练完成GPU环境配置、PyTorch框架搭建等开发基础工作
4.
熟练使用Transformers库完成文本分类、生成等NLP任务的模型微调与部署
5.
具备构建完整中文NLP流水线的能力，包括数据清洗、分词编码、训练评估
6.
掌握BERT等预训练模型的实战应用，能针对业务需求设计并优化模型方案
7.
掌握PEFT主流微调方法的原理与实现，具备在有限资源下高效适配大模型的能力
8.
具备使用LLaMA-Factory完成数据格式化、模型训练与权重合并的完整工程实践能力
9.
能够运用情境学习与思维链策略优化模型推理过程，提升任务执行效果与可解释性
10.
掌握模型压缩的核心方法，能根据场景选择合适的量化、剪枝或蒸馏策略
11.
具备使用bitsandbytes等工具实施模型量化、显存分析与推理加速的实践能力
12. 能够将大模型优化部署至资源受限环境，完成性能与资源的平衡调优
EduRAG
主要内容
RAG基础知识、数据获取与预处理、多向量存储方案、RAG核心逻辑与检索优化、RAG系统评估、日志系统设计、异常处理机制、外部数据源集成、大语言模型集成、生产级系统部署。
特色亮点
1.
采用业界领先的RAG架构，完整构建从数据准备到服务上线的智能问答系统，紧跟AI技术发展趋势。
2.
重点培养系统架构设计能力，包含分层架构设计、模块化设计、数据库设计、API接口设计等技术方案设计。
3.
集成多模态AI技术栈，融合BERT分类模型、BGE嵌入模型、通义千问大模型，构建完整的AI应用生态。
4.
采用Milvus向量数据库，深入讲解向量索引、相似度度量、混合检索等核心概念，掌握现代AI数据存储方案。
5.
实现智能检索策略路由，支持直接检索、HyDE假设检索、子查询检索、回溯检索四种策略，适应不同查询场景。
6.
采用分层文档处理技术，通过父子块拆分平衡检索精度与上下文完整性，解决长文本处理难题。
7.
包含完整的系统评估体系，引入RAGAS评估框架和Agents自动化测试，培养工程化质量保障能力。
8.
采用FastAPI+WebSocket技术，实现流式输出和实时交互，打造生产级AI应用服务。
9.
实现多数据源集成，支持MySQL结构化数据、Redis缓存、Milvus向量数据的协同工作。
10.
注重工程化实践，包含配置管理、日志系统、异常处理、性能监控等企业级开发规范。
11.
采用模块化设计思想，每个核心功能独立封装，便于理解、调试和扩展。
12.
还原真实AI项目开发流程，从数据处理、模型训练到服务部署、性能评估，覆盖全生命周期。
13.
融合多种文件格式处理，支持PDF、Word、PPT、图片（OCR）、Markdown等文档的智能解析。
掌握能力
1.
AI系统架构设计能力，包含RAG系统设计、分层架构设计、技术选型评估、模块划分等系统级设计能力
2.
大语言模型集成能力，包含通义千问API调用、Prompt工程、流式输出处理、对话历史管理等LLM应用开发能力
3.
向量数据库应用能力，包含Milvus集合管理、向量索引优化、相似度搜索、混合检索等向量数据处理能力
4.
智能检索算法实现能力，包含查询分类、策略选择、文档分块、重排序等检索增强生成核心技术
5.
全栈开发能力，包含FastAPI后端开发、WebSocket实时通信、前端接口对接、静态资源服务等Web开发技能
6.
数据处理与向量化能力，包含多格式文档解析、文本分块、嵌入模型使用、稀疏向量处理等数据预处理技能
7.
系统性能评估能力，包含RAGAS评估框架使用、多维度指标分析、自动化测试、性能优化等质量保障能力
8.
工程化开发能力，包含配置管理、日志系统、异常处理、命令行工具开发等软件工程实践能力
9.
多数据源集成能力，包含MySQL关系数据库、Redis缓存、Milvus向量数据库的协同设计与优化能力
10.
问题排查与调试能力，包含系统日志分析、性能瓶颈定位、检索效果调试、模型输出优化等故障排查技能
11.
项目管理与部署能力，包含虚拟环境管理、依赖管理、多环境配置、服务部署等运维相关技能
12.
AI产品思维能力，包含用户需求分析、技术方案设计、效果评估、迭代优化等产品化思维
主要内容
SpringCloud Aliaba、Spring Cloud Alibaba Ai、Nacos、OpenFeign、Spring Cloud Gateway、 Sentinel、 ElasticSearch、Redis高级、微服务项目常见技术方案、常见面试题。
特色亮点
1. 结合电商项目讲解企业从单体到微服务的真实拆分演进过程。
2.
分层次教学，重点讲解企业微服务开发中最实用、频率最高的知识和最佳实践方案，面试内容统一总结。
3. 结合真实项目学习，不仅学会，更要把知识用起来。
4. 使用AI助手学习，学习效率大大提升。
5. 使用Spring Cloud Alibaba AI 构建AI应用。
掌握能力
1. 掌握Spring Cloud Alibaba微服务技术栈
2. 掌握高可靠性的消息队列方案
3. 掌握分布式搜索解决方案
4. 掌握Redis高级知识及底层原理
5. 掌握微服务热点难点面试题及底层原理
6. 掌握单体项目迁移至微服务项目常见技术方案
7. 掌握Spring Cloud Alibaba AI 构建AI聊天应用方案
AI云岚到家AI四方保险AI天机学堂AI神领物流
任学其中一个项目主要内容
本课程以智能家政O2O平台为核心项目，基于Spring Cloud Alibaba微服务架构，完整实现用户端（小程序）、服务端（APP）、机构端（PC）、运营管理端（PC）四端协同的在线家政服务系统。课程涵盖在线下单、智能派单、实时抢单、支付结算、LBS服务追踪等核心业务场景，深度整合MySQL、Redis、RabbitMQ、ElasticSearch等分布式中间件，以及微信支付、高德地图、OSS等第三方服务。项目采用AI辅助开发模式，通过代码生成、智能日志分析、自动化测试等技术提升开发效率，让你在掌握高并发微服务设计、分布式事务处理、实时数据处理等企业级技能的同时，获得AI+研发的实战经验，具备独立架构复杂业务系统的能力。
特色亮点
1.
AI全流程赋能开发：从架构设计到代码生成、审查、测试及优化，全程采用AI助手辅助，显著提升开发效率与代码质量。
2.
AI驱动业务场景实战：落地智能派单算法、NLP问答助手等AI应用，掌握人工智能与微服务融合的解决方案。
3. 主流技术栈企业级应用：基于SpringBoot + Spring Cloud
Alibaba技术栈，覆盖单体与微服务架构，无缝对接企业开发需求。
4.
全生命周期项目实战：涵盖需求分析、系统设计、开发、测试、性能优化及运维，培养中高级Java工程师核心能力。
5.
渐进式学习路径：从零基础到项目实战，阶梯式提升技能，确保学员系统掌握大型分布式项目开发能力。
6.
多项目多领域深度训练：通过五大项目、十余业务模块实战，强化业务理解与技术迁移能力，掌握20+通用技术解决方案。
7.
企业级开发模式模拟：采用“讲练结合、分组协作”模式，60%以上课程为实战，强化问题解决能力与团队协作能力。
掌握能力
1.
AI全流程赋能开发：从架构设计到代码生成、审查、测试及优化，全程采用AI助手辅助，显著提升开发效率与代码质量。
2.
AI驱动业务场景实战：落地智能派单算法、NLP问答助手等AI应用，掌握人工智能与微服务融合的解决方案。
3. 主流技术栈企业级应用：基于SpringBoot + Spring Cloud
Alibaba技术栈，覆盖单体与微服务架构，无缝对接企业开发需求。
4.
全生命周期项目实战：涵盖需求分析、系统设计、开发、测试、性能优化及运维，培养中高级Java工程师核心能力。
5.
渐进式学习路径：从零基础到项目实战，阶梯式提升技能，确保学员系统掌握大型分布式项目开发能力。
6.
多项目多领域深度训练：通过五大项目、十余业务模块实战，强化业务理解与技术迁移能力，掌握20+通用技术解决方案。
7.
企业级开发模式模拟：采用“讲练结合、分组协作”模式，60%以上课程为实战，强化问题解决能力与团队协作能力。
主要内容
四方保险项目是一个金融保险销售SAAS平台，依托移动互联网项目为保险销售公司、保险产品需求人提供线上保险销售、产品发布、产品推荐、自动保费计算、收益计算、核保、承保、理赔等业务。平台包括：用户端（小程序）、保险销售管理端（PC)，项目基于SpringCloud Alibaba架构，并采用前后端分离开发。项目中包括7大核心模块：保险发布，保费计算，收益试算，保司承保，合同订单，随心配服务，扣款计划。除此之外，项目抽出了：oauth2.0权限服务，统一支付平台，数据采集埋点，对象存储服务、规则引擎等微服务。项目中使用到MySQL、InfluxDB、Redis、SpringCloud-Stream、XXL-JOB、RabbitMQ、规则引擎、OSS、OCR、Nginx等组件，学完本项目将具备大型互联网金融项目经验。
特色亮点
1.
让您进去金融项目圈，本项目是目前市场唯一金融保险全业务链的实战型项目。
2.
提升复杂项目的设计能力，包括：业务需求提炼、数据库结构设计通用技巧，微服务功能抽取能力、功能接口设计技巧，让您拥有高级开发人员的开发能力。
3.
项目提供多种通用组件的构建，包括：微服务的OAuth2.0权限设计、统一支付平台、数据采集方案、对象存储服务、规则引擎等，学习完成后可以轻松迁移到其他项目。
4.
课程采用半实战的实施方式，课程重分析、设计、代码能力提升，采用分组实战贴合企业项目开发的学习模式，学习后可以轻松胜任企业工作。
掌握能力
1. 掌握微服务项目业务需求分析能力
2. 掌握微服务项目模块的拆分设计能力
3. 掌握SpringCloud的企业级开发框架的应用能力
4. 掌握SpringCache+Redis的优雅的缓存处理能力
5.
掌握跨业务对象存储实现文件统一管理包括：安全、上传、分片、下载的开发能力
6. 掌握基于Oauth2.0的统一微服权限管理的开发能力
7. 掌握基于SpringCloud-Stream消息驱动使用RabbitMQ的开发能力
8. 掌握基于多种支付三方构建统一支付平台的开发能力
9. 掌握基于多种短信服务商构建统一短信服务平台的开发能力
10.
掌握基于SpringCloud-Gateway+InfluxDB数据采集分析平台的开发能力
11. 掌握使用规则引擎处理业务分析判断的开发能力
12. 掌握Seata分布式事务控制开发能力
13. 掌握基于XXL-JOB并构建统一调度微服务的设计开发能力
14. 掌握微服务项目Nginx相关的性能优化配置能力
15. 掌握周期性扣款计划的业务开发能力
16. 掌握保险的特有业务-保费计算、收益计算的业务开发能力
17. 掌握动态多维度产品发布的设计和开发能力
主要内容
天机学堂是一个生产级的在线教育项目，是一家专注于非学历职业技能培训的“网校”。项目基于SpringCloudAlibaba微服务技术栈，包含在线教育、社交、电商等热点难点问题的企业解决方案，让我们的学员真正做到举一反三。同时项目的完整度、真实度、复杂度都与真实项目非常接近，教学过程遵循企业开发流程，旨在让学生体会真实企业开发，掌握微服务开发的常用技能。
特色亮点
1.
营造企业微服务开发环境，模拟企业内多服务器、多团队开发、部署过程。
2.
从进入公司拉取、阅读企业级代码，到自己开发功能，手把手带你度过“危险期”。
3.
分析需求和原型图，设计数据库表及实体，带你熟悉企业真实开发流程。
4.
拒绝技术堆叠式课程，真正做到技术为业务服务，游刃有余的用技术解决真实问题。
5.
利用Redis解决各种各样的问题，绝不仅仅是缓存和key-value存储。
6.
掌握电商项目优惠券系统设计方案，解决拆单、退费等热点、难点问题。
7. 多种设计模式的熟练应用。
8. 企业真实业务场景下的多线程并发编程、安全问题处理。
9.
融合在线教育、社交、电商等多种热门项目亮点、难点问题解决方案。
掌握能力
1. 掌握企业开发的基本模式
2. 了解企业开发环境、持续集成环境的工作模式
3. 掌握跨微服务的业务开发方式
4. 学会基于产品原型和需求做业务流程分析
5. 学会基于产品原型和需求做数据结构设计
6. 学会基于产品原型和需求做接口设计
7. 掌握在线教育项目中的学习辅助系统设计方案
8. 掌握积分、排行榜等系统设计方案
9. 掌握优惠券系统设计方案
10. 掌握常用中间件在微服务开发中的各种使用方式
主要内容
神领物流是一个基于微服务架构体系的"生产级"物流项目系统，这可能是目前你能学习到的最接近企业真实场景的项目课程，其业务完整度、真实度、复杂度会让你感到惊讶，你将学习到智能调度、运输路线规划、支付、运费计算等核心业务，同时你也将学习到在复杂的微服务架构体系下开发以及相关问题的解决。
特色亮点
1.
注重“微服务”概念培养，完成了四端以及主业务流程的功能，体验真实的微服务项目开发。
2. 业务功能的细节做到极致，严格按照生产级标准设计。
3. 在已有的微服务系统体系下进行开发、测试，与企业无缝衔接。
4. 真实开发场景，完备的开发环境，虚拟机60GB以上。
5.
核心智能调度，基于XXL-JOB实现运输任务调度、取件任务调度、派件任务调度等。
掌握能力
1. 将复杂业务进行分解，逐步实现业务需求
2. 划分微服务边界的能力
3. 业务需求绘制系统间的流程图、时序图的能力
4. 对现有功能升级改造的能力
5. 使用微服务技术进行开发的能力
6. 多级缓存（分布式缓存）设计/使用能力
7. 封装通用组件/中台服务的能力
8. 分布式事务解决的能力
9. 分布式网关应用的能力
10. 分布式消息应用的能力
11. 分布式job应用的能力
12. 高并发的安全和幂等问题处理能力
13. 解决较高难度bug的能力
14. 全路链追踪的解决能力
多智能体
主要内容
本系统讲解基于Langchain、LangGraph框架实现智能体服务中台（AgentCenter），构建多智能体应用，业务系统与之对接实现智能化业务。内容包含Prompt工程、Tool Calling、Routing Agent、A2A协议、MCP协议等核心技术，以“天机学堂AI助手智能体”为核心项目，从零打造包含智能课程推荐、学习咨询、自动化交易的AI交易平台，推动教育服务个性化升级。
特色亮点
1.
本套课程以智能体服务化为设计思想，从零开始构建了智能体服务中台，使得各种业务系统都可以快速的对接实现智能化。
2.
AgentCenter使用LangGraph与A2A协议两种企业主流技术方案实现Routing
Agent，集成了会话记忆、Tool
Calling等功能，并且进行了多租户的设计。
3.
为AgentCenter设计了Gateway，实现了认证、限流、熔断、负载均衡等功能。
4.
将调用业务系统接口的Tool以MCP标准协议进行封装，实现了LangGraph与A2A协议的集成。
掌握能力
1. 掌握中台服务化架构的能力
2. 掌握基于LangGraph构建Routing Agent的能力
3. 掌握Python项目微服务化的能力
4. 掌握基于Spring Cloud Gateway实现统一网关的能力
5. 掌握业务系统与AgentCenter集成的能力
6. 掌握A2A协议的基本使用的能力
7. 掌握基于A2A协议构建Routing Agent的能力
8. 掌握基于MCP封装工具服务的能力
9. 掌握Agent集成MCP的能力
10. 掌握集成EduRAG系统的能力
全面构建Al智能应用开发知识体系，覆盖从基础到前沿的完整技术栈
核心课程模块
课程核心特色
自研技术组件
超全项目实战库
确保学习效果与就业
AI时代开发者正从“编写确定规则的执行者”转变为“设计智能系统的架构师
中州养老系统是基于若依框架与Vue3+ElementPlus的全栈养老管理平台，涵盖从来访到退住的完整业务流程，并集成Coze/Dify等AI平台，实现智能问答与业务自动化，提升养老服务的智能化水平。
业务解决方案能力
1.掌握覆盖来访、入住、服务、财务等全流程养老业务系统的设计与开发
2. 熟练使用若依低代码平台实现快速交付与敏捷迭代
3. 具备RBAC+Spring Security的企业级权限管理体系实施能力
4. 集成华为云IoT平台与MOTT协议，完成硬件数据监测与异步通信
5.
拥有性能优化（接口/SQL/代码结构）及上线运维全链路实战经验
AI应用能力
1. 全程运用AI工具辅助需求分析、编码、测试与调试
2. 对接第三方大模型，为业务场景提供智能化解决方案
3. 基于Coze平台快速构建AI智能体，支持业务流程自动化
4.开发智能问答系统，实现自然语言交互与业务查询
5.通过Dify工作流调用外部API，完成实时数据集成与智能决策
云岚到家是基于 Spring Cloud Alibaba 微服务架构的家政 O2O 实战课，覆盖四端协同、智能派单等核心业务，集成主流中间件与第三方服务，融合 AI辅助开发、高并发处理技术，旨在培养学员从架构设计到独立交付复杂系统的企业级能力。
业务解决方案能力
1. 掌握基于微服务与单体架构的企业级系统设计与开发全流程
2.
具备多端协同业务平台（如家政O2O）的架构与模块实现能力
3.
熟悉电商、家政等多行业核心业务模块（订单、支付、库存、客户管理等）
4. 能够进行系统性能优化、线上故障排查与运维部署
5. 掌握分布式事务、高并发处理及多项目技术迁移能力
6. 具备团队协作与敏捷开发的项目实战经验
7.
拥有性能优化（接口/SQL/代码结构）及上线运维全链路实战经验
AI应用能力
1. 全程采用AI工具辅助架构设计、代码生成、测试与优化
2. 实现AI驱动的业务场景，如智能派单算法、NLP问答助手
3. 掌握大模型集成与智能化管理工具的开发方法
4. 运用AI进行日志分析、自动化测试与代码审查
5. 具备将AI能力融入微服务架构的解决方案设计能力
四方保险项目是基于 SpringCloud Alibaba 微服务架构的金融保险 SaaS 平台，覆盖保险发布、保费计算等全流程，集成 OAuth2 认证、规则引擎等企业级服务，以多组件协同实现高可靠、可扩展的互联网金融系统，助力学员掌握大型分布式保险项目的架构设计与实战能力。
业务解决方案能力
1.
全流程保险业务闭环：深入掌握从保险产品发布、保费/收益动态计算、智能核保、承保签约到理赔处理的完整金融保险SaaS业务流程设计与开发
2. 企业级微服务架构设计：具备基于SpringCloud
Alibaba的微服务模块拆分、服务治理与分布式系统架构能力，支持高并发、高可用的业务场景
3.
统一中台服务建设：能够独立设计与实现统一认证授权（OAuth2.0）、统一支付平台、多服务商短信集成、分布式文件存储（OSS）及规则引擎等企业级中台服务
4.
分布式技术体系集成：熟练运用SpringCache+Redis多级缓存、RabbitMQ消息驱动、Seata分布式事务、XXL-JOB任务调度及SpringCloud
Gateway网关，构建高性能业务系统
5.
系统性能与运维保障：掌握微服务链路监控、Nginx负载均衡与性能调优，具备从需求分析到系统上线运维的全生命周期项目管理能力
AI应用能力
1.
智能投保辅助系统：集成AI模型实现智能产品推荐与投保决策支持，通过用户画像与风险预测提升投保转化与精准度
2.
自动化智能核保引擎：运用规则引擎与机器学习模型，实现自动化核保流程，支持实时风险识别与智能审核，大幅提升核保效率
3.
AI驱动业务智能化：具备将AI能力嵌入保险业务流程（如OCR识别、智能客服、数据智能分析）的技术落地经验，推动业务自动化与智能化升级
天机学堂是一款 B2C 在线学习平台，以在线课程形式提供海量内容，支持学员自主安排学习计划、针对性练习；支持问答、笔记式用户互动以提升学习兴趣，核心是为用户提供精良课程，实现随地高效学习。
业务解决方案能力
1. 掌握基于微服务与单体架构的企业级系统设计与开发全流程
2.
具备在线教育、社交、电商等多行业业务系统核心模块的架构设计与实现能力
3.
熟悉学习辅助系统、积分排行榜、优惠券系统等热点业务场景的方案设计
4.
能够基于产品原型与业务需求独立完成业务流程分析、数据结构设计与接口开发
业务解决方案能力
5.
掌握电商高并发场景下的优惠券拆单、退费等复杂业务逻辑的处理方案
6.
具备企业真实开发环境下的多线程并发处理、中间件集成与安全编程能力
7.
能够结合Redis等中间件解决多样化业务问题，不局限于缓存与键值存储
8.
掌握常用设计模式在微服务业务开发中的灵活应用，以支撑系统扩展与维护
专业物流智能系统，覆盖城配、城际、快递等多业务，包含订单分配、智能调度、线路规划、运费模板、快递配送等核心功能，实现物流快递业务的全流程智能管理。
业务解决方案能力
1. 掌握基于微服务架构的企业级物流系统设计与开发全流程
2.
具备多端协同物流业务平台的架构与核心模块（智能调度、运输路线规划等）实现能力
3.
熟悉物流行业核心业务模块（支付、运费计算、任务调度等）
业务解决方案能力
4.
能够进行微服务系统性能优化、高并发安全/幂等问题处理及线上故障排查
5.
掌握分布式事务、多级缓存、分布式消息/Job/网关等微服务技术及项目开发能力
6.
具备复杂微服务系统下的团队协作、敏捷开发及真实企业级项目实战经验
天机学堂AI助手智能体项目是教育领域创新项目，基于 SpringAI 框架整合 Java 与 AI 大模型技术，实现 Prompt 工程等核心功能，构建智能课程推荐、学习咨询等服务体系，通过 AI 与教育系统融合推动智能化升级，形成 “AI + 教育” 方案，提升教育服务精度与效率。
AI应用能力
1.能够描述AI大模型的核心原理及训练机制
2.能够对接OpenAI、阿里云百炼等主流AI大模型接口
3.能够基于OpenAI-SDK实现大模型的对话与工具调用（Tool
Calling）
4. 能够通过Prompt
Engineering设计高效提示词以优化模型输出
5.能够基于Spring AI实现普通对话及流式对话功能
6. 能够通过System角色设定优化AI响应行为
7.能够利用Advisors功能增强AI模型的自定义逻辑
8. 能够基于Tool
Calling将AI能力与业务系统（如课程查询）整合
AI应用能力
9.
能够实现RAG检索增强方案，结合Elasticsearch提升知识库推荐
10. 能够在天机学堂项目中集成Spring
AI并实现新建对话功能
11. 能够通过流式输出与停止生成功能优化交互体验
12. 能够基于Redis管理对话历史及上下文记忆
13.能够基于Spring
AI实现路由工作流智能体及多智能体协同开发
14. 能够通过阿里云百炼平台创建智能体并实现代码对接
15.
能够基于SpringAI实现多模态大模型（MCP）的文本、图像交互功能
星辰WMS是面向跨境电商的智能化仓储管理平台，依托云、IoT、AI 技术，提供仓储、物流及供应链全流程数字化方案，覆盖入库、库存管理等核心业务，支持多仓库协同、多租户 SaaS 模式，融合 AI 算法优化仓储效率。
业务解决方案能力
1.
智能仓储全流程开发：掌握从需求分析、数据库设计、业务建模到部署运维的全生命周期项目管理，具备独立开发入库/出库/库存管理等WMS核心模块的能力
2.
企业级系统架构与优化：精通基于SpringBoot、MySQL、Redis、RabbitMQ、K8s的主流技术栈，能够设计高并发方案、多租户SaaS架构与物联网监控系统
3.
复杂业务场景落地：具备复杂业务逻辑分析、性能调优、线上故障处理及第三方系统（如物流接口）集成的实战经验
4.
低代码与分布式系统开发：熟练使用低代码平台，实现用户认证授权、数据隔离及多端协同的企业级应用
AI应用能力
AI应用能力
1.
AI全流程赋能开发：全程运用AI工具辅助需求分析、数据库设计优化、代码生成、智能审查、自动化测试，显著提升开发效率与代码质量
2.
智能仓储AI融合：集成大模型开发智能仓储助手，实现智能货位分配算法、NLP问答助手等业务场景智能化
3. AI应用开发方法：掌握AI
Flow应用开发、AI智能体构建，具备将AI技术融入仓储业务流程的实战能力
4.
AI驱动性能优化：应用AI模型进行系统性能分析、查询优化（如SQL与Redis缓存策略），实现业务与技术双驱动
本项目是一个企业级智能问答系统，涵盖从数据采集、多向量存储、RAG检索优化到大模型集成的全链路开发，具备生产级部署能力与系统评估体系，实现高效、可扩展的知识问答解决方案。
AI应用能力
1.
精通RAG（检索增强生成）全链路系统设计，具备从数据向量化、智能检索到生成优化的完整实现能力
2.
掌握多模态AI技术融合，可集成BERT、BGE等嵌入模型与大语言模型（如通义千问），构建端到端智能问答生态
3.
实现智能检索路由策略，支持混合检索、假设性检索与上下文增强，提升查询准确性与响应效率
AI应用能力
4.
具备流式交互与实时对话管理能力，通过WebSocket支持长上下文交互与多轮对话状态维护
5.
熟练运用RAGAS等评估框架与自动化测试工具，完成AI系统性能评估与持续优化迭代
本内容围绕 Langchain、LangGraph 框架，讲解搭建智能体服务中台（AgentCenter），结合 Prompt 工程、Tool Calling 等核心技术，以 “天机学堂 AI 助手智能体” 为项目，从零构建含智能课程推荐、学习咨询、AI 自动交易平台的多智能体应用，助力教育业务智能化、个性化升级。
AI应用能力
1.
智能体协议与集成：掌握A2A与MCP协议，能封装业务系统工具为标准化服务，实现LangGraph与A2A的协议集成，支持智能体与外部系统的高效协作
2.
智能体网关与治理：能够设计并实现具备认证、限流、熔断与负载均衡的统一网关（Gateway），保障智能体服务的可用性与安全性
3.
多智能体业务集成：可将智能体中台（AgentCenter）与业务系统（如EduRAG系统）集成，推动教育、交易等场景的个性化与智能化升级
AI应用能力
4.
智能体微服务化开发：掌握将Python项目微服务化，并基于Spring
Cloud
Gateway构建企业级网关，实现智能体服务的规模化部署与运维
5.
智能体系统架构能力：具备中台服务化架构思维，能构建支持多协议、多租户、可扩展的智能体服务平台，赋能业务系统快速智能化
6.
智能体中台设计与实现：具备基于LangGraph和A2A协议构建多智能体路由与服务化中台（AgentCenter）的能力，支持会话记忆、工具调用与多租户架构
首套 Java+AIGC 实战课，填补市场空白：以三大前沿领域项目（本地模型部署、AIGC 绘图 “星图”、智能客服 “星语”）为核心，结合六大创新案例与 Spring AI 等技术，覆盖数据处理等关键能力，配 300+AI 练测，助学员掌握模型私域部署、文生图等技能，成为 Java+AIGC 全能高手。
AI应用能力
1. 全面掌握Ollama搭建本地模型及构建应用能力
2. 具备AIGC文生图、图生图的开发能力
3. 具备开发AI绘图应用的能力
4. 掌握SD+Comfyui等框架
5. 掌握智能客服功能的开发能力
AI应用能力
6. 具备基于Spring AI框架对接AI平台5类接口的能力
7. 向量数据库的基本使用能力
8. 应用RAG技术增强内容质量的能力
9. Spring AI 框架的扩展能力
10. 掌握大模型微调能力
技术深度广度双向进阶，轻松跨过Al时代分水岭
授业解惑，亦师亦友！多年实战经验，讲透技术重点、难点
培养Al时代下的智能应用开发精英，助你赢在职场
借助AI快速对齐高级开发
拥有AI分身 提高开发效率
自研AI练测平台《星斗》
AI赋能360°就业服务体系
课程大纲
基础班
1. AI应用编程基础
就业班
1. AI应用编程进阶 2. AI应用Web开发 3. 企业级智能物联网项目 4. 大模型应用基础 5. 大模型微调基础 6. 企业级智能问答项目 7. 企业级微服务SCA&AI 8. 互联网分布式项目 9. 多智能体协同中台项目
课时:9天 技术点:83项 测验:1次 学习方式:线下面授
1.能够独立的完成JDK安装和环境变量的配置| 2.能够理解Java程序的开发流程| 3.能够掌握Java的注释,字面量,变量语法知识| 4.能够掌握定义各种满足需求的方法| 5.能够灵活运用Java的各种运算符处理实际开发的计算需求| 6.能够利用流程控制处理各种业务逻辑的编写| 7.能够掌握Java的数组完成对数组的存储和处理| 8.能够掌握并深刻理解Java面向对象编程思想| 9.能够使用JDK常用的API: 如String,ArrayList,Math,Object等| 10.能够编写精准的词汇通过AI高效编程
1. Java基础与AI辅助编程本章主要学习搭建Java开发环境、 开发工具IDEA的基本使用、AI辅助编程，学习Java基础语法。最后通过一系列的综合案例加强学习效果，为后面的学习打下坚实基础。
1.JDK介绍安装, 环境变量配置| 2.入门案例| 3.Java程序运行原理| 4.IDEA开发工具、设置、辅助编程插件| 5.注释 6.字面量| 7.变量| 8.方法| 9.运算符| 10.健康计算器案例| 11.流程控制、顺序结构、循环结构| 12.Debug运行| 13.数组| 16.二维数组| 17.综合案例
2. 面向对象本章主要学习面向对象、各种编程范式，以及培养学生的编程思维。结合实战案例学习封装、继承、多态、抽象类、静态, 以及工具类制作等内容，最后结合学习JDK提供的常见的API , 这些API都是JDK基于面向对象思想编写类和功能, 通过对这些类的学习, 让我们更加深刻理解面向对象思想的实际应用
1.类和对象| 2.类定义格式| 3.封装| 4.静态变量和静态方法| 5.Math工具类| 5.继承| 6.Object类常用方法| 7.多态| 8.抽象类 9.final关键字| 10.枚举| 11.String字符串| 12.ArrayList集合| 13.综合案例
课时:6天 技术点:41项 测验:1次 学习方式:线下面授
1.能够应用面向接口编程| 2.能够利用JDK的新特性Lambda以及方法引用完成对函数式接口的简化| 3.能够利用Java的异常机制解决和处理问题| 4.能够阅读以及定义泛型类泛型接口泛型方法解决实际应用的问题| 5.能够掌握并理解各种单列集合以及双列集合的底层原理| 6.能够利用JDK的Stream流完成对集合的简化操作| 7.能够利用Java的I/O技术处理文件以及持久化存储的问题| 8.能够利用Java的线程池技术完成对业务的并发处理| 9.能够利用Java网络编程技术实现设备和设备之间数据的交互| 10.能够掌握Java的时间相关API处理跟时间有关的业务|
1. 接口&JDK新特性本章节主要学习面向接口编程内部类以及JDK的函数式接口等新特性, 主打的是如何简化代码的书写
1.接口定义| 2.接口的使用场景| 3.JDK对接口的增强| 4.内部类| 5.Lambda表达式| 6.方法引用| 7.异常的介绍| 8.异常的处理| 9.自定义异常| 10.泛型的介绍| 11.泛型类,泛型方法, 泛型接口| 12.泛型的限定| 13.包装类
2. 集合框架本章主要学习泛型和各种不同的集合的用法。同时详细讲解各种常见的数据结构, 还手动实现了各种集合的简易版本,让我们对集合的底层理解的更深刻,同时还包含Stream流等内容，简化集合处理代码。
1.泛型的介绍| 2.泛型类,泛型方法, 泛型接口| 3.泛型的限定| 4.包装类| 5.Collections体系,List,Set| 6.Map体系,HashMap,TreeMap| 7.各种集合的原理| 8.常见数据结构介绍| 9.手动实现各种常见的数据结构| 10.Stream流的介绍
3. 聊天案例本章通过网络编程结合线程池, IO以及JDK中时间等相关API完成一个局域网群聊的小案例, 通过案例对多线程,网络编程等知识有深入的理解
1.File类| 2.IO字节流| 3.IO字符流| 4.IO的缓冲流| 5.线程介绍| 6.实现线程的方式| 7.线程的安全问题以及解决方案| 8.线程池的介绍| 9.线程池的七大参数| 10.线程状态| 11.网络编程三要素| 12.ip,端口,协议介绍| 13.UDP协议| 14.TCP协议| 15.实现局域网群聊| 16.群聊加入时间-JDK时间介绍
课时:20天 技术点:133项 测验:1次 学习方式:线下面授
1.能够精准拆解项目需求，转化为自然语言描述，并熟练运用AI工具完成需求分析、代码生成、Bug修复等全流程开发任务| 2.具备对AI生成代码的调试、重构与优化能力，确保代码质量符合企业级项目规范，并能精准匹配业务需求| 3.熟练掌握基于SpringBoot3+Vue3的前后端分离架构，具备从系统设计、开发到容器化部署的全链路实战能力| 4.掌握用户认证、对象存储等Web项目高频业务场景的标准化实现方案| 5.能够基于Linux+Docker完成前后端项目的环境配置、容器化部署| 6.深入理解AI辅助开发模式，能通过智能工具显著提升设计、编码效率，以及故障排查速度
1. AI驱动Web开发Web开发基础，主要是学习Web前端、后端开发的基础知识，主要包括：HTML、CSS、JavaScript、Vue、Axios等前端技术，以及Maven、HTTP协议、SpringBoot、MySQL、Mybatis等后端开发的基础技术，为后面的web项目实战打开坚实的基础。
1.Web初识| 2.HTML、CSS、JS介绍&演示| 3.前端开发工具Trae| 4.前端入门程序| 5.AI制作前端页面| 6.HTML基础标签| 7.CSS引入方式| 8.CSS选择器| 9.JS引入方式| 10.JS基础语法| 11.JS-DOM操作| 12.JS-事件监听| 13.Ajax、Axios| 14.Vue3入门| 15.Vue3常用指令| 16.Vue3生命周期| 17.Maven介绍&安装| 18.Maven与IDEA集成| 19.Maven依赖管理| 20.SpringBoot介绍| 21.SpringBootWeb入门程序| 22.SpringBootWeb案例| 23.分层解耦| 24.Spring-IOC| 25.Spring-DI| 26.MySQL数据库安装| 27.SQL简介| 28.SQL-DDL语句| 29.SQL-DML语句| 30.DQL-DQL语句| 31.Mybatis介绍| 32.Mybatis入门| 33.Mybatis实现增删改查| 34.XML映射配置文件
2. Web后端实战-轻客管家后端实战阶段旨在掌握基于SpringBoot+SSM+MySQL+Redis等技术栈，根据页面原型和接口文档，基于AI辅助工具，开发服务端接口的能力，并掌握Web开发的核心知识。
1.Git介绍&安装| 2.Git操作流程| 3.Git代码托管服务| 4.Git常用命令| 5.Maven分模块开发| 6.项目开发规范讲解| 7.搭建项目基础环境| 8.部门管理-分析| 9.部门管理-新增| 10.部门管理-查询| 11.部门管理-修改| 12.部门管理-删除| 13.日志技术-Logback| 14.全局异常处理| 15.角色管理| 16.课程管理| 17.多表关系| 18.多表设计| 19.多表查询| 20.用户管理-分析| 21.用户管理-查询| 22.用户管理-新增| 23.用户管理-修改| 24.用户管理-删除| 25.文件上传| 26.阿里云OSS| 27.活动管理| 28.系统登录| 29.JWT令牌| 30.令牌校验| 31.Filter| 32.Interceptor| 33.Redis| 34.SpringDataRedis| 35.线索管理-分析| 36.线索管理-列表查询| 37.线索管理-跟进| 38.数据库事务| 39.Spring事务管理| 40.伪线索| 41.转商机| 42.线索池管理| 43.商机管理| 44.客户管理
3. Web后端进阶Web后端进阶阶段主要是来剖析框架的底层原理，并探究框架及工具的高级用法。
1.Java反射概述| 2.Java反射操作| 3.Java反射的作用| 4.自定义注解| 5.元注解| 6.注解的解析| 7.注解的应用场景| 8.AOP概述| 9.AOP入门| 10.AOP核心概念| 11.AOP运行流程| 12.AOP通知类型| 13.AOP记录操作日志| 14.SpringBoot原理剖析
4. Web前端实战-轻客管家前端实战阶段主要基于Vue3的生态，结合着AI工具，完成轻客管家项目的前端开发，让学员掌握Vue3前端开发的知识，并具备前端项目开发的能力。
1.Vue工程化-概述| 2.Vue工程化-环境准备| 3.Vue工程化-API风格| 4.ElementPlus-概述| 5.ElementPlus-常见组件| 6.ElementPlus-案例| 7.前端项目-准备工作| 8.AI制作前端页面流程介绍| 9.前端项目-页面布局| 10.VueRouter| 11.部门管理-查询| 12.部门管理-新增| 13.部门管理-修改| 14.部门管理-删除| 15.部门管理-表单校验| 16.角色管理| 17.系统日志| 18.用户管理-查询| 19.用户管理-新增| 20.用户管理-修改| 21.用户管理-删除| 22.登录| 23.退出登录| 24.打包部署Nginx
5. Web项目部署Web应用部署，主要来学习如何将开发好的应用，部署到服务器。主要学习的内容包括 linux系统的基本操作，以及如何将打包好的前端项目、后端java项目部署到linux服务器及Docker容器中。
1.Linux-概述与安装| 2.Linux-常用命令| 3.Linux-软件安装| 4.Linux-项目部署| 5.Docker课程介绍| 6.Docker的安装| 7.Docker快速入门-部署MySQL| 8.Docker快速入门-命令解读| 9.Docker-常见命令| 10.Docker-操作案例| 11.Docker-数据卷挂载| 12.Docker-本地目录挂载| 13.Docker-Dockerfile语法| 14.Docker-自定义镜像| 15.Docker-容器网络互连| 16.Docker-项目部署| 17.DockerCompose
课时:15天学习方式:线下面授
AI星辰WMS
AI中州养老
跨境电商智能WMS是一个面向跨境电商企业的智能化仓储管理平台，依托云计算、物联网（IoT）和人工智能技术，为跨境仓储、物流及供应链管理提供全流程数字化解决方案，平台覆盖入库、库存管理、拣货、出库、智能调度、数据分析等核心业务，支持多仓库协同、多租户（SaaS）模式，并深度融合AI算法优化仓储效率。
进入项目体验1.掌握前后端分离项目的全流程设计、开发、部署| 2.能够独立开发入库/出库/库存管理等核心模块| 3.能够设计并开发物联网监控系统| 4.能够独立分析出入库核心业务并进行项目实战| 5.能够集成AI大模型开发智能仓储助手| 6.能够设计高并发技术方案（Redis+MQ集群）| 7.能够实现多租户SaaS技术方案与数据隔离| 8.能够设计并落地用户认证授权技术方案| 9.能够设计并实现智能货位分配算法| 10.熟练掌握低代码平台的使用及优化| 11.能够实现第三方物流接口集成| 12.能够编写复杂报表 SQL 并优化查询性能| 13.应用 Redis 缓存和时间序列数据库优化性能| 14.掌握线上故障处理的流程与常用方法| 15. 掌握AI Flow应用开发方法| 16.掌握AI智能体应用开发方法
1.用户认证解决方案(Spring Security/Shiro)| 2.SaaS多租户技术方案| 3.Jeecg低代码开发与个性化方案| 4.Web打印技术方案| 5.任务调度技术方案| 6.Redis缓存技术方案| 7.积木报表技术方案| 8.SQL优化技术方案| 9.MQTT物联网监控方案| 10.高并发告警分析处理方案| 11.NLP AI智能助手技术方案| 12.文件存储解决方案| 13.多线程任务处理解决方案| 14.大屏监控解决方案| 15.分布式锁解决方案| 16.时序数据库解决方案| 17.单体项目自动化部署方案| 18.第三方接口对接方案| 19.AI工作流技术方案| 20.AI智能体技术开发方法
1.在新公司如何快速熟悉新项目| 2.认证授权&SaaS| 3.入库收货模块| 4.库存管理模块| 5.智能出库管理| 6.智能库存分配模块| 7.智能拣货路径规划| 8.出入库核心业务综合实战| 9.AI智能体开发| 10.NLP智能问答助手开发| 11.IOT设备监控| 12.IOT告警分析| 13.系统优化| 14.项目部署运维| 15.项目就业指导
中州养老系统为养老院量身定制开发专业的养老管理软件产品；涵盖来访管理、入退管理、在住管理、服务管理、财务管理等功能模块，涉及从来访参观到退住办理的完整流程|开发技术涉及了前后端的内容，前端主要使用的Vue3+Element Plus；后端主要使用的是若依框架作为基础架构，当然后端也集成了很多其他的技术，比如有Springboot、Mybatis、Swagger、Spring cache、Spring Security、Mybatis-plus、Coze、Dify、web-flux等
进入项目体验1.具备应用多种技术工具，提升实际项目开发中的技术应用能力| 2.具备系统设计能力，使学员具备从需求分析到系统实施的全流程开发能力| 3.具备问题解决策略和优化方法，学员能够提升在实际工作中解决问题和优化系统的能力| 4.能够使用Dify改造升级传统项目的AI能力
1.低代码平台快速开发方案| 2.项目中Git多分支管理方案| 3.缓存解决方案（Spring Cache）| 4.对象存储解决方案（阿里云OSS）| 5.消息提醒方案（WebSocket）| 6.第三方接口对接方案| 7.物联网数据处理方案（IOT）| 8.报警规则解决方案| 9.后台系统权限解决方案（RBAC）| 10.权限系统鉴权方案| 11.单体自动化部署方案| 12.使用Coze平台快速构建AI智能体| 13.智慧养老院智能问答系统| 14.Dify工作流调用外部API查询实时数据
1.前端开发采用Vue3+ElementPlus完成页面开发和交互| 2.后端采用SpringBoot作为基础架构| 3.采用Redis+Spring Cache进行缓存处理| 4.基于前后端分离开发方式进行开发| 5.采用阿里云OSS对象存储来存储项目中的文件| 6.采用Nginx反向代理实现前后端通信| 7.采用Git进行代码版本控制| 8.采用Websocket完成消息推送| 9.采用Spring Task进行任务调度| 10.采用阿里云IOT平台完成项目中的智能监测| 11.AI工具协助快速完成代码开发| 12.使用大模型来解决业务问题| 13.使用若依低代码平台快速开发| 14.AI Agent核心组成| 15.RAG技术原理| 16.Dify工作流| 17.向量检索技术| 18.Dify智能体集成系统
课时:5天 技术点:61项 测验:0次 学习方式:线下面授
1.能够掌握Python语言的特点| 2.能够独立搭建Python的开发环境| 3.能够掌握Python的基础语法| 4.能够掌握Python的数据容器的特点和操作| 5.能够掌握Python的函数定义和使用| 6.能够掌握Python的面向对象的思想| 7.能够掌握Python的面向对象的特性(封装、继承、多态)| 8.能够掌握Python中异常的处理方式| 9.能够清楚大模型概念和历史发展| 10.能够理解深度学习在大模型领域的作用| 11.掌握掌握提示词工程的特征和原则| 12.掌握完成金融行业文本分类的任务| 13.掌握完成金融行业文本信息抽取的任务| 14.掌握完成金融行业文本匹配的任务| 15.理解什么是LangChain| 16.了解LangChain常见的使用场景| 17.明确LangChain主要组件的作用| 18.能够完成使用LangChain对接外部大模型| 19.能够完成使用LangChain完成RAG案例
1. Python编程该阶段系统学习Python编程语言的核心语法、函数、面向对象编程、Web开发框架FastAPI及数据库操作等内容，为后续开发AI应用、大模型集成及数据处理打下坚实基础。
1.Python语言介绍与特点| 2.Python解析器| 3.开发环境搭建| 4.变量与数据类型| 5.输入与输出| 6.注释| 7.运算符| 8.流程控制| 9.循环结构| 10.数据容器：列表| 11.数据容器：元组| 12.数据容器：字典| 13.数据容器：集合 14.函数定义与调用| 15.函数参数| 16.变量作用域| 17.lambda表达式| 18.返回值与多返回值| 19.模块导入| 20.面向对象编程：类与对象| 21.封装与访问控制| 22.继承与重写| 23.多态与鸭子类型| 24.魔术方法| 25.属性装饰器| 26.异常处理| 27.自定义异常| 28.Web开发框架FastAPI入门| 29.FastAPI路由与请求方法| 30.Pydantic数据验证| 31.异步支持| 32.MySQL数据库操作| 33.综合案例：博客系统
2. 提示词工程该阶段学习如何设计与优化提示词，以有效引导大语言模型完成特定任务，涵盖上下文学习、指令学习、思维链等方法，并结合金融文本处理案例进行实战应用。
1.提示词工程概述与目标| 2.提示词设计基本原则| 3.上下文学习（In-Context Learning）| 4.Zero-shot / One-shot / Few-shot 学习| 5.指令学习（Instruction-Tuning）| 6.思维链（Chain-of-Thought, CoT）| 7.Few-shot CoT 与 Zero-shot CoT| 8.方法对比与应用场景| 9.大模型调用方式（Ollama、阿里云百炼）| 10.金融文本分类任务实战| 11.金融文本信息抽取任务实战| 12.金融文本匹配任务实战| 13.提示词模板构建与few-shot示例设计| 14.结构化输出与JSON解析| 15.置信度评估与错误处理| 16.综合案例：金融风险评估
3. LangChain本部分内容系统介绍了 LangChain 框架的核心概念、组件及其在大语言模型（LLM）应用开发中的实践应用。重点包括 LangChain 的基本架构、Models（模型）、Prompts（提示）、Chains（链）、Agents（代理）、Memory（记忆）等核心组件的使用方法，以及如何通过 RAG（检索增强生成）技术解决大模型幻觉问题，实现基于外部知识库的智能问答系统。通过文档加载、文本分割、向量化、存储与检索等全流程实践，帮助开发者掌握构建高效、可扩展的大模型应用的关键技术。
1.LangChain概述| 2.Models组件| 3.Prompts组件| 4.Chains组件| 5.Agents组件| 6.Memory组件| 7.RAG原理分析| 8.文档加载器| 9.文本分割器| 10.文档嵌入模型| 11.VectorStores向量库| 12.检索实现
课时:7天 技术点:91项 测验:0次 学习方式:线下面授
1.知道AI项目应用中的痛点| 2.理解什么是模型| 3.理解预训练和微调| 4.知道AE模型预训练方法| 5.知道AR模型的预训练方法| 6.完成环境安装| 7.知道数据的组成要素| 8.数据的划分方法| 9.知道什么是分词| 10.知道什么是词表| 11.知道什么是词向量| 12.知道神经元的构成| 13.常见的激活函数及其特点| 14.能够使用torch构建神经网络| 15.掌握深度学习中损失函数| 16.知道梯度下降算法| 17.知道梯度下降算法的问题| 18.知道什么是adam优化器| 19.理解模型的欠拟合、过拟合和正好拟合| 20.掌握深度学习中的正则化方法 | 21.实践手机价格区间分类任务| 22.知道huggingFace的应用| 23.知道pipeline模型和自动模型| 24.能够利用datasets加载数据集| 25.实践文本分类任务| 26.知道什么是情境学习和思维链| 27.知道PEFT微调方法| 28.理解lora微调| 29.实践大模型微调任务| 30.知道模型压缩的意义| 31.知道模型压缩的方法| 32.实践模型量化
1. 模型微调基础本系列内容系统性地讲解了AI项目从识别落地痛点、理解模型微调理论、搭建开发环境、掌握模型训练核心原理到完成完整项目实战的全流程。它旨在帮助学习者将通用的大模型转化为能解决具体业务问题的专属模型，涵盖了为解决“领域知识缺失、输出格式不符、风格偏差、私有数据应用及高昂成本”等核心痛点所必需的关键技术。
1.领域知识缺失| 2.格式与任务不匹配| 3.价值观和风格偏差| 4.数据分布偏移| 5.部署与推理成本高| 6.模型基本概念（输入、输出、关系）| 7.GPU支持确认与NVIDIA驱动安装| 8.CUDA与CUDNN工具包安装配置| 9.Python与Anaconda环境管理| 10.PyTorch框架安装| 11.虚拟环境创建与管理| 12.环境验证与常见问题排查| 13.数据划分（训练/验证/测试集）| 14.张量表示、DataLoader| 15.文本预处理| 16.神经网络结构| 17.激活函数（ReLU, Sigmoid, Softmax, GELU）| 18.Transformer架构| 19.损失函数（交叉熵）| 20.优化器（SGD, Adam）| 21.训练循环| 22.反向传播| 23.梯度下降| 24.模型评估| 25.欠拟合| 26.过拟合及解决方案（Dropout、BN层）| 27.模型预测：推理与后处理流程| 28.数据读取与处理（Pandas）| 29.数据集划分（train_test_split）| 30.全连接神经网络构建| 31.训练循环实现与模型保存| 32.模型评估与准确率计算
2. AE模型(BERT)微调HuggingFace技术体系与中文情感分析实战，涵盖从平台基础、核心组件、数据处理、模型训练到部署应用的全链路关键技术点。
1.开源协作平台（Models, Datasets, Spaces）| 2.核心Python库：transformers, datasets, accelerate| 3.预训练模型库（超100万模型，覆盖NLP/CV/音频/多模态）| 4.AutoTokenizer（文本预处理）| 5.AutoModel/AutoModelForXXX（任务适配模型）| 6.pipeline（端到端推理）| 7.Trainer + TrainingArguments（训练管理）| 8.datasets库（本地/在线数据加载）| 9.BERT中文分词与批处理（collate_fn）| 10.模型架构：预训练BERT + 自定义分类层| 11.迁移学习与微调策略| 12.训练循环（损失计算、反向传播、参数更新）| 13.准确率评估与模型保存| 14.模型加载与评估模式| 15.文本编码与预测流程| 16.情感分析系统完整实现（数据→模型→部署）
3. AR模型(大模型)微调该系列文档主要介绍大模型微调的核心策略、高效参数微调方法及实战应用流程，涵盖情境学习、思维链推理、PEFT技术（如LoRA、Prefix-Tuning等），以及使用LLaMA-Factory工具进行数据准备、模型训练与预测的全流程实操，为大模型定制化开发提供理论基础与实践指导。
1.情境学习（In-Context Learning）| 2.思维链（Chain-of-Thought）| 3.PEFT参数高效微调概述| 4.Prefix-Tuning| 5.Adapter-Tuning| 6.LoRA（低秩适配）| 7.QLoRA（量化LoRA）| 8.AdaLoRA（动态秩分配）| 9.LLaMA-Factory工具介绍| 10.Web UI界面操作| 11.命令行训练方式| 12.多模型兼容（如Qwen、LLaMA等）| 13.数据格式（指令-输入-输出）| 14.数据清洗与增强| 15.模型选择与硬件适配| 16.LoRA训练配置| 17.权重合并与导出| 18.模型预测与推理| 19.损失函数与训练监控| 20.超参数设置（学习率、批次大小等）| 21.模型评估与验证策略| 22.实战案例：文本摘要任务| 23.微调方法对比与总结
4. 模型压缩该阶段主要介绍模型压缩的核心目标、意义及常用方法，重点通过量化技术实践案例展示如何在保持模型性能的同时显著降低显存占用、提升推理速度，使大模型能够在消费级硬件上运行。内容涵盖模型压缩的理论基础（量化、剪枝、蒸馏）以及实际应用（使用 bitsandbytes 对 Qwen 模型进行 8-bit 和 4-bit 量化），帮助学习者在资源受限环境中高效部署大模型。
1.模型压缩目标与意义| 2.硬件限制与显存需求分析| 3.推理延迟与能耗成本| 4.端侧部署挑战| 5.量化技术概述| 6.对称量化与非对称量化| 7.剪枝流程与微调机制| 8.知识蒸馏流程| 9.bitsandbytes 量化库使用| 10.8-bit 量化配置与实践| 11.4-bit 量化类型（NF4/FP4）| 12.双重量化技术| 13.模型显存监控与清理| 14.量化前后显存对比| 15.量化加载速度优化| 16.硬件门槛降低策略| 17.量化方法选择指南| 18.消费级显卡适配（如RTX 3060/4060）| 19.模型推理加速| 20.资源效率优化实践
课时:7天技术点:87项测验:0次学习方式:线下面授
1.能够掌握企业级项目环境搭建和调试| 2.能够掌握RAG系统开发全流程| 3.能够掌握RAG项目的分层架构、模块化设计| 4.能够掌握向量数据库(Milvus)的使用和优化| 5.能够掌握大语言模型(通义千问)的集成调用| 6.能够掌握对项目的缓存优化| 7.能够掌握稀疏向量和稠密向量的使用| 8.能够掌握系统性能评估方法：RAGAS评估框架、多维度指标分析| 9.能够具备生产级系统部署能力：FastAPI服务化、流式输出、会话管理
EduRAG 是一个企业级智能问答系统，专为教育场景设计，整合了基于 MySQL 的快速 FAQ 检索和基于 RAG（Retrieval-Augmented Generation）的复杂问题处理能力。系统通过结合 MySQL 数据库的高效查询和 Milvus 向量数据库的语义检索，实现了从常见问题到专业咨询的全方位问答支持。
1.数据获取与预处理| 2.多向量存储方案| 3.稀疏向量和稠密向量| 4.文档重排序| 5.非结构化文本实体识别（OCR）| 6.教育问答系统| 7.意图模型分类微调| 8.RAG系统评估方案| 9.工程化部署
1.Python虚拟环境管理| 2.依赖库管理| 3.Milvus向量数据库安装配置| 4.多模型部署(BGE-M3、BGE-Reranker)| 5.文档加载：PDF、Word、PPT、图片(OCR)、Markdown| 6.文本分割：中文递归分割、Markdown专用分割| 7.查询分类：BERT分类模型| 8.嵌入模型：BGE-M3(稠密+稀疏向量)| 9.通义千问模型集成| 10.Prompt工程与模板管理| 11.流式输出处理| 12.FastAPI框架开发| 13.会话管理与历史记录| 14.跨域处理(CORS)| 15.静态文件服务| 16.查询分类器(通用知识 vs 专业咨询)| 17.策略选择器(四种检索策略)| 18.文档处理器(父子块分层)| 19.向量存储(混合检索+重排序)| 20.RAGAS评估框架| 21.四维指标：忠实度、答案相关性、上下文相关性、上下文召回率| 22.Agents自动化评估流程| 23.测试样本生成与质量检查| 24.日志系统设计| 25.异常处理机制
课时:8天 技术点:44项 测验:0次 学习方式:线下面授
1.掌握SpringCloud Alibaba微服务技术栈| 2.掌握高可靠性的消息队列方案| 3.掌握分布式搜索解决方案| 4.掌握Redis高级知识及底层原理| 5.掌握微服务热点难点面试题及底层原理| 6.掌握单体项目迁移至微服务项目常见技术方案| 7.掌握Spring Cloud Alibaba AI 构建AI聊天
1. Spring Cloud Alibaba & AI掌握注册中心、远程调用、熔断限流等核心技术，结合分布式事务与网关鉴权实战，实现微服务与AI应用开发。
1.认识微服务架构| 2.使用AI构建微服务工程| 3.RestTemplate| 4.服务注册与发现| 5.OpenFeign远程调用| 6.微服务保护的方案| 7.服务熔断| 8.服务降级| 9.请求限流| 10.线程隔离| 11.分布式事务控制| 12.网关路由| 13.网关鉴权| 14.商城微服务前后端联调| 15.配置管理| 16.Spring Cloud Alibaba AI
2. 消息队列掌握RabbitMQ核心概念与工作模型，学习消息可靠性、延迟消息及集群部署，解决异步通信与系统解耦问题。
1.初识MQ| 2.RabbitMQ入门| 3.RabbitMQ工作模型| 4.使用RabbitMQ解决项目问题| 5.消息可靠性方案| 6.延迟消息| 7.集群部署
3. Elasticsearch学习倒排索引原理与ES核心操作，实现搜索、聚合及高级功能，掌握海量数据高效检索与分析。
1.认识Elasticsearch| 2.安装Elasticsearch| 3.Elasticsearch入门程序| 4.IK分词器| 5.索引操作| 6.文档操作| 7.Java Client| 8.搜索| 9.数据聚合| 10.搜索高级| 11.同义词| 12.Elasticsearch实现自动补全| 13.nested类型
4. 微服务面试问题聚焦微服务高频考点，涵盖ES同步、Sentinel算法、Redis原理等，提升分布式系统面试应对能力。
1.ES索引同步方案| 2.Sentinel底层算法| 3.缓存常见问题| 4.任务调度方案| 5.Redis持久化| 6.Redis部署方式| 7.Redis数据类型与原理| 8.Redis内存回收
课时:11天学习方式:线下面授
AI云岚到家
AI四方保险
AI天机学堂
AI神领物流
本课程以智能家政O2O平台为核心项目，基于Spring Cloud Alibaba微服务架构，完整实现用户端（小程序）、服务端（APP）、机构端（PC）、运营管理端（PC）四端协同的在线家政服务系统。课程涵盖在线下单、智能派单、实时抢单、支付结算、LBS服务追踪等核心业务场景，深度整合MySQL、Redis、RabbitMQ、ElasticSearch等分布式中间件，以及微信支付、高德地图、OSS等第三方服务。项目采用AI辅助开发模式，通过代码生成、智能日志分析、自动化测试等技术提升开发效率，让你在掌握高并发微服务设计、分布式事务处理、实时数据处理等企业级技能的同时，获得AI+研发的实战经验，具备独立架构复杂业务系统的能力。
进入项目体验1.掌握系统需求分析的流程与方法 | 2.掌握根据产品原型进行系统设计的方法 | 3.掌握基于三层架构的开发方法 | 4.掌握使用AI工具进行项目设计、编码、优化的开发方法 | 5.能够集成AI大模型开发智能预约助手 | 6.掌握运营基础管理模块的设计与开发方法 | 7.掌握客户管理模块的的设计与开发方法 | 8.掌握门户模块的的设计与开发方法 | 9.掌握订单管理模块的设计与开发方法 | 10.掌握支付模块的设计与开发方法 | 11.掌握优惠券活动管理模块的设计与开发方法 | 12.掌握抢券模块的设计与开发方法 | 13.掌握抢单模块的设计与开发方法 | 14.掌握派单调度模块的设计与开发方法 | 15.掌握搜索附近模块的设计与开发方法 | 16.能够独立进行电商项目等多行业项目的设计与开发 | 17.掌握线上故障处理的流程与常用方法 | 18.熟悉项目开发的整体流程
1.缓存一致性解决方案| 2.异构数据同步解决方案| 3.MQ消息可靠性解决方案| 4.基于ES实现全文检索解决方案| 5.用户定位解决方案| 6.用户认证解决方案| 7.文件存储解决方案| 8.支付接口对接方案| 9.保证接口安全性解决方案| 10.基于状态机的状态管理解决方案| 11.订单快照解决方案| 12.取消订单解决方案| 13.关系数据库分库分表解决方案| 14.海量数据分页查询优化方案| 15.多线程任务处理解决方案| 16.分布式任务调度解决方案| 17.分布式锁解决方案| 18.秒杀抢购业务解决方案| 19.分布式事务控制解决方案| 20.NLP AI智能助手技术方案| 21.基于ES实现搜索附近业务解决方案| 22.撮合匹配解决方案
1.如何熟悉新项目| 2.运营服务管理模块| 3.用户认证模块| 4.小程序首页模块| 5.优惠券模块| 6.订单模块| 7.支付模块| 8. AI在线预约助手| 9.系统优化| 10.秒杀抢购模块-抢券| 11.秒杀抢购模块-抢单| 12.派单调度模块| 13. 项目运维| 14.项目就业指导| 15.电商等多行业项目实战指导
四方保险项目是一个金融保险销售SaaS平台，依托移动互联网项目为保险销售公司、保险产品需求人提供线上保险销售、产品发布、产品推荐、自动保费计算、收益计算、核保、承保、理赔等业务。平台包括：用户端（小程序）、保险销售管理端（PC)，项目基于SpringCloud Alibaba架构，并采用前后端分离开发。项目中包括7大核心模块：保险发布，保费计算，收益试算，保司承保，合同订单，随心配服务，扣款计划。除此之外，项目抽出了：oauth2、0权限服务，统一支付平台，数据采集埋点，对象存储服务、规则引擎等微服务。项目中使用到MySQL、InfluxDB、Redis、SpringCloud-Stream、XXL-JOB、RabbitMQ、规则引擎、OSS、OCR、Nginx等组件，学完本项目将具备大型互联网金融项目经验。
进入项目体验1.掌握微服务项目业务需求分析能力 | 2.掌握微服务项目模块的拆分设计能力 | 3.掌握SpringCloud的企业级开发框架的应用能力 | 4.掌握SpringCache+Redis的优雅的缓存处理能力 | 5.掌握保险产品组合系数发布处理 | 6.掌握保前保费计算、收益试算业务 | 7.掌握使用规则引擎做保前初筛、产品推荐业务 | 8.掌握生成保险合同、合同分期支付计划业务 | 9.构建基于OAuth2.0的微服务权限统一管理 | 10.构建基于多个三方的对象存储微服务平台 | 11.构建基于微信、支付宝多场景的统一支付微服务平台 | 12.构建基于阿里云、百度云、腾讯云的统一短信微服务平台 | 13.构建基于Gateway+influxDB的数据采集分析平台
1.缓存双写一致性问题解决方案| 2.线程池异步处理大数据写入| 3.微服务用户认证授权解决方案| 4.策略模式和门面模式的投保方案| 5.合同订单快照解决方案| 6.基于延迟队列合同订单取消| 7.InfluxDB的海量采集数据存储| 8.规则引擎微服务化管理平台| 9.Xxl-Job分布式任务定时解决方案| 10.Seata分布式事务控制解决方案| 11.统一对象存储解决方案| 12.独立微服务：统一支付中心解决方案| 13.Gateway统一数据采集解决方案
1.基于产品原型进行功能需求分析| 2.基于产品原型进行数据库表设计| 3.基于产品原型进行功能性设计| 4.基于微服务特点进行功能拆分设计| 5.基于Swagger进行接口调试| 6.SpringCache+Redisd的缓存实现| 7.Nginx的性能优化处理| 8.保险系数、保障项、分类项接口| 9.保险产品发布和组合方案接口| 10.产品详情页的数据查询优化| 11.保险投保合同、合同订单的延迟取消| 12.保险条例、规则文件的分片上传处理| 13.支付模块周期性扣款处理| 14.SpringCloud-Stream延迟存储采集数据| 15.基于规则引擎的保险初筛处理| 16.基于策略模式和门面模式的保费计算、收益计算| 17.接口幂等性处理| 18.支付结果三方推送及主动轮询处理
天机学堂是生产级的在线教育项目，是专注于非学历职业技能培训的“网校”。项目基于SpringCloud Alibaba微服务技术栈，包含在线教育、社交、电商等热点难点问题的企业解决方案，让学生真正做到举一反三。项目的完整度高，教学过程遵循企业开发流程，旨在让学生体会真实企业开发，掌握微服务开发的常用技能。
进入项目体验1.掌握企业开发的基本模式 | 2.了解企业开发环境、持续集成环境的工作模式 | 3.掌握跨微服务的业务开发方式 | 4.学会基于产品原型和需求做业务流程分析 | 5.学会基于产品原型和需求做数据结构设计 | 6.学会基于产品原型和需求做接口设计 | 7.掌握在线教育项目中的学习辅助系统设计方案 | 8.掌握积分、排行榜等系统设计方案 | 9.掌握优惠券系统设计方案 | 10.掌握常用中间件在微服务开发中的各种使用方式
1.视频存储、加密、审核、点播解决方案| 2.基于JWT的单点登录解决方案| 3.视频网站用户播放进度记录方案| 4.在线教育学习辅助系统解决方案| 5.在线教育考试评测解决方案| 6.社交业务点赞功能解决方案| 7.用户的积分系统及排行榜解决方案| 8.电商优惠券系统设计方案| 9.高并发下写数据库的优化方案| 10.高并发下秒杀类系统解决方案| 11.分布式锁实现方案| 12.延迟队列实现方案| 13.分布式任务调度解决方案| 14.分布式缓存及数据同步方案
1.企业开发规范和流程| 2.产品原型和需求分析| 3.Redis和DelayQueue解决高并发写问题| 4.Redis和XXL-JOB解决高并发写问题| 5.Redis的BitMap实现签到统计| 6.积分排行榜的多种解决方案| 7.学习辅助系统的设计| 8.基于设计模式实现优惠券规则设计和校验| 9.优惠券兑换码加密算法| 10.优惠券发放的并发安全问题处理| 11.基于Redisson和自定义注解的分布式锁方案| 12.基于线程池的兑换码异步生成任务| 13.微信和支付宝多平台兼容的支付系统设计| 14.退款、拆单及优惠券退还策略| 15.基于MQ的延迟队列解决订单超时问题
神领物流是一个基于微服务架构体系的"生产级"物流项目系统，这可能是目前你能学习到的最接近企业真实场景的项目课程，其业务完整度、真实度、复杂度会让你感到惊讶，你将学习到智能调度、运输路线规划、支付、运费计算等核心业务，同时你也将学习到在复杂的微服务架构体系下开发以及相关问题的解决。
进入项目体验1.将复杂业务进行分解，逐步实现业务需求 | 2.划分微服务边界的能力 | 3.业务需求绘制系统间的流程图、时序图的能力 | 4.对现有功能升级改造的能力 | 5.使用微服务技术进行开发的能力 | 6.多级缓存（分布式缓存）设计/使用能力 | 7.封装通用组件/中台服务的能力 | 8.分布式事务解决的能力 | 9.分布式网关应用的能力 | 10.分布式消息应用的能力 | 11.分布式job应用的能力 | 12.流量控制、熔断降级、系统负载保护等问题解决的能力 | 13.高并发的安全和幂等问题处理能力 | 14.解决较高难度bug的能力 | 15.全路链追踪的解决能力
1.分布式锁解决方案| 2.多级缓存解决方案| 3.分布式网关的解决方案| 4.分布式消息的解决方案| 5.服务幂等性的设计| 6.微服务架构中的雪崩问题解决方案| 7.微服务结构中的服务熔断、降级解决方案
1.Spring Cloud Gateway 统一认证鉴权| 2.JWT的双Token三验证的设计与实现| 3.基于Redisson实现分布式锁| 4.支付微服务的设计与实现| 5.运费微服务的设计实现| 6.基于图数据库Neo4J的路线规划的设计与实现| 7.物流业务中的智能调度系统| 8.基于MongoDB实现作业范围| 9.基于Caffeine、Redis的多级缓存的分析与实现| 10.使用Redis的缓存穿透、击穿、雪崩问题的分析与解决| 11.基于Graylog实现分布式日志的收集与分析| 12.基于Skywalking实现微服务架构中的链路追踪
课时:7天技术点:38项测验:0次学习方式:线下面授
1.掌握天机学堂项目业务功能理解及Langchain、LangGraph集成能力| 2.掌握Langchain、LangGraph核心对话功能实现能力（含新建对话、流式对话、停止生成等）| 3.掌握基于PostgreSQL的checkpointer对话上下文管理与会话历史存储能力| 4.掌握Tool Calling技术实现AI课程查询及对话中课程卡片展示能力| 5.具备对接外部知识库系统（EduRAG）及AI对话中课程推荐能力| 6.掌握开发AgentCenter服务中台以及业务系统的对接能力| 7.掌握6种智能体架构模型原理及LangGraph路由工作流智能体开发能力| 8.具备基于A2A协议开发独立智能体服务的能力| 9.掌握MCP概念及MCP Client/Server实现能力
本课程系统讲解基于Langchain、LangGraph框架实现智能体服务中台，构建智能应用，业务系统进行对接。内容覆盖Prompt工程、Tool Calling、A2A协议、MCP协议等核心技术，以“天机学堂AI助手智能体”为核心项目，从零打造含智能课程推荐、学习咨询、自动化交易的AI教育平台，推动教育服务个性化升级。
1.基于LangGraph实现路由智能体架构| 2.基于checkpointer机制实现对话记录管理| 3.封装智能体中台服务，实现会话管理、认证管理等基础功能| 4.基于EduRAG实现检索增强| 5.基于Spring Cloud Gateway实现统一网关| 6.基于A2A协议进行智能体间的协作与通信| 7.基于MCP协议封装通用的工具服务
1.基于Langchain、LangGraph框架与大模型技术构建智能应用| 2.采用Spring Cloud Gateway实现统一网关服务| 3.封装通用的智能体服务中台，为业务系统提供高效的AI服务| 4.利用Tool Calling（Function Calling）将AI能力与业务系统（如课程查询、下单购买）深度集成| 5.基于PostgreSQL的checkpointer管理对话历史与上下文记忆，实现会话状态持久化| 6.支持流式对话输出与停止生成功能，优化用户交互体验| 7.构建“天机学堂AI助手智能体”项目，实现智能课程推荐、实时学习咨询、自动化交易服务等功能| 8.支持多平台大模型接入，包括阿里云百炼、OpenAI、Ollama等，实现混合部署| 9.开发基于MCP（Model Context Protocol）标准协议的服务端与客户端，扩展AI模型外部工具调用能力| 10.基于A2A协议实现智能体服务，智能体之间进行标准化的通信| 11.设计多种智能体架构模型，重点实现路由工作流智能体架构，提升扩展性| 12.集成通用文本模型接口，支持AI自动回复、续写、扩写等常见应用场景
课程名称：主要针对：主要使用开发工具：
北京学长 20k/月
职业复盘后选择程序员，销售出身，核物理专业，就业面较窄
北京学姐 14k/月
挑战自我，离开河北老家学Java，努力实现薪资翻番
天津学长 13k/月
善于总结的销售文员学长，详细分享编程学习心得
长沙学姐 14k/月
应届大学生：因为前景入行IT，因为口碑选择黑马
广州学长 17k/月
市场下滑后，从房地产跳槽IT，半年沉淀终上岸
重庆学长 17k/月
多城市应聘试水，整理面试上岸经验，向学弟学妹们分享
上海学长 15k/月
追求更好的发展，毕业2年转行，入职上海交通银行
北京学姐 13k/月
计算机毕业转行文职，踩坑后，决心重返开发岗
查看其他班级北京校区JavaEE第652期毕业学员
9970元/月平均薪资
15900元/月最高薪资
100%就业率
58人月薪过万
*学员就业信息统计数据为数据库中实时调取的真实相关数据，非广告宣传
课程名称：
AI智能应用开发(Java)
课程推出时间：
2025.05.07
课程版本号：
16.0
主要使用开发工具：
IDEA + Trae
课程介绍：
全新升级6大核心课程亮点，助力IT职业教育行业变革：
1. AI全流程赋能开发：从需求分析、架构设计、代码生成到测试优化与部署，全程深度整合AI辅助工具，显著提升开发效率40%+，培养智能编程时代的核心竞争力，打造“AI+工程师”复合型人才。
2. 前沿AI技术栈深度实践：基于SpringAI框架，系统掌握RAG检索增强、Tool Calling业务集成、大模型微调等核心技术，落地智能派单、NLP问答助手等AI应用，实现从传统开发到AI智能应用开发的升维突破。
3. 智能应用与多模态创新：开发AI智能应用（如课程推荐助手、多模态交互系统），融合MCP协议实现文本、语音、图像跨模态交互，探索私有化模型部署与智能工作流架构设计，抢占“AI+行业”应用先机。
4. 8大主流项目50+解决方案：覆盖电商、智能仓储、O2O、教育等六大行业场景，通过8个真实的企业级项目，掌握可跨领域迁移的技术解决方案，强化业务与技术的双轮驱动能力。
5. 全栈式能力闭环：从前端（Vue3）到后端（SpringBoot），从单体到微服务，结合Docker/K8s部署，培养全链路技术掌控力，同时通过AI工具链实现高效协同开发，具备“传统技术+AI提效”的双重优势。
6. 就业护航计划：覆盖Git规范、CI/CD、线上故障处理等生产级运维技能，配套简历优化、模拟面试、就业指导等，直击BAT等一线大厂用人标准。
1
升级SpringBoot版本升级为3.4.4
1
升级Maven升级为3.9.4
1
升级基于AI的全链路开发模式
1
升级SpringAI版本
1
新增全新物联网项目-星辰WMS
1
新增SpringCloudAlibabaAI
1
新增AI开发工具Trae
1
新增OpenAI对接
1
新增阿里云百炼平台对接
1
新增AI大模型原理剖析
1
新增RAG检索增强
1
新增全新AI智能体项目-AI天机助手
1
新增Stable Diffusion实践应用
1
新增Kibana
1
新增AI会话记忆
1
新增AI会话历史
1
新增增强型智能体
1
新增链式工作流智能体
1
新增路由工作流智能体
1
新增并行工作流智能体
1
新增协调器工作流智能体
1
新增在线智能体平台-百炼
1
新增多模态
1
新增MCP
1
新增MCP Client实战
1
新增MCP Server实战
1
新增SpringCloudAlibaba插件
1
新增私有化大模型
1
新增Python开发工具PyCharm
1
新增Python编程
1
新增LangChain
1
新增知识库技术原理
1
新增LangChain-ChatGLM原理
1
新增大模型微调-Full Fine-Tuning(全量参数微调)
1
新增大模型微调-Prompt Tuning(提示词微调)
1
新增大模型微调-PEFT(高效微调)
1
新增大模型微调核心原理
1
新增大模型微调-LoRA
1
新增Llama-Factory
1
升级StableDiffusion
1
友情提示更多学习视频+资料+源码，请在线咨询。
课程名称：
JavaEE高手班课程
课程推出时间：
2024.09.20
课程版本号：
15.0
主要使用开发工具：
IDEA + VS Code
课程介绍：
全新升级5大核心课程亮点，助力IT职业教育行业变革：
1.8大主流项目，50+解决方案，课程内容更饱满，学生就业面更广：本课程精选八大行业项目案例，实战占比80%，涵盖电商、养老等多个领域。包含单体与微服务项目50+解决方案，帮助学员应对各种技术挑战，快速适应不同业务场景。丰富的项目经验和多样性的解决方案增强学员职场竞争力，适应创业公司至大型企业需求。
2. 课程全阶段融入Prompt提示工程，更科学的与AI进行交互：本课程全面引入了AI工具辅助开发（如AI辅助设计、编码、代码审查、优化等），教会学生如何设计有效的提示（Prompts），更高效地与AI系统进行交互，使AI成为更加强大的助手和工具。
3.AI智能体开发课程，助力进入高薪赛道：设计Java与AI融合实战课，含六大创新案例（机器人、Codepilot等），实战中掌握AI技术，积累项目经验。深入Spring AI、Spring Cloud Alibaba、LangChain框架，掌握构建高效AI应用的核心技术。课程全面覆盖AI领域数据处理（如Apache Tika、Apache PdfBox）、存储（如Redis、Milvus向量数据库）、实时通信（如WebSocket流式消息推送）等16项关键技术，构建完整技术栈，助力学员成为AI应用开发高手。
4.工作任务课程化，沉浸式项目实战，学习即工作：每单元聚焦具体工作任务，强化实操能力，预演职场环境。全程参与真实项目，从需求分析至交付，累积实战经验，提升复杂问题解决能力，为毕业后无缝对接职场奠定坚实基础。
5.自研AI练测平台 + AI代码生成，让练习、编码更智能：推出自主研发的AI辅助学习平台，即时反馈，帮助学员高效练习，生成高质量代码片段，加速编程技能掌握。平台融合智能练测与代码生成，定制个性化学习路径，为每位学员精准赋能，确保学习之旅高效且贴心。
1
升级SpringBoot升级为3.1版本
1
升级前端技术栈升级为Vue3
1
新增基于Vue3的生态+ElmentPlus+AI辅助开发前端项目
1
新增Prompts提示词工程
1
新增若依低代码平台快速开发
1
新增项目中使用大模型来解决业务问题
1
新增Ollama快速搭建本地大模型
1
新增LobeChat对接Ollama实现对话
1
新增MaxKB对接Ollama创建知识库、创建应用
1
新增Continue对接Ollama实现代码智能提示
1
新增Stable Diffusion实践应用
1
新增Comfyui框架的实践应用
1
新增SpringAI框架的实践应用
1
新增向量数据库Milvus
1
新增LangChain4框架的实践应用
1
新增大模型的微调
1
新增星图AI（文生图案例）
1
新增智能体开发（星语智能客服系统）
1
新增基于Websocket双端消息通信的实现方案
1
新增复式记账法的设计与实现方案
1
新增Retrofit声明式客服端
1
新增课程全程基于AI助手辅助开发（设计、编码、测试、优化等）
1
升级撮合匹配解决方案
1
升级数据冷热分离优化方案
1
升级海量数据分页查询优化方案
1
升级订单快照解决方案
1
升级系统缓存设计方案
1
升级基于状态机的状态管理解决方案
1
友情提示更多学习视频+资料+源码，请加QQ：2632311208。
课程名称：
JavaEE高手班课程
课程推出时间：
2024.04.22
课程版本号：
14.0
主要使用开发工具：
IDEA + VSCode
课程介绍：
全新升级5大核心课程亮点，助力IT职业教育行业变革：
1.项目课占比超60%：项目经验的深度、广度直接影响着工作机遇。黑马项目课始终坚守“真项目、真实战”，在行业多数项目课程占比30%的背景下，黑马的项目课程占比超60%，覆盖更多行业，更有深度，助力学生就业面更广，走得更远。
2.成熟完整解决方案：用成熟解决方案直接解决企业开发问题，事半功倍。黑马投入数千万研发经费，自研解决方案和组件库，只为提升学生复杂业务的综合解决能力，带成熟解决方案入职，职场发展更胜一筹。
3.分层次高效教学：区别于一锅烩的教学方法，将知识点科学分为实用篇、高级篇、面试篇，分篇解决不同层次知识吸收问题，逐层增加难度，稳固学习成果，让学生在真正能动手干活后，再深入高级知识，理解透彻、稳步提升。
4.沉浸式工作实战：19个工作场景、46个工作任务，还原企业错综复杂的工作实景，真正沉浸在企业实际开发情境，进入企业无缝衔接。
5.自研AI练测平台：提供随堂、强基、扩展、作业、考试五维一体的练习题库，保障每日学习效果，结合AI大模型，提供智能语音模拟面试、智能代码生成、题目自动判答、AI题目解析等功能，为学习效果保驾护航。
1
升级前端技术栈升级为Vue3
1
新增基于Vue3的生态+ElmentPlus+TS开发前端项目
1
升级SpringBoot升级为3.1版本
1
升级SpringCloud升级为2021，讲解企业从单体到微服务的真实拆分演进过程
1
新增微信小程序支付的解决方案
1
新增物联网IOT消息传输解决方案
1
新增基于阿里云物联网IOT平台，智能监控硬件数据解决方案
1
新增基于AI工具协助开发
1
新增基于RBAC模型的通用权限解决方案
1
新增基于Oauth2.0的权限管理解决方案
1
新增基于SpringCloudStream消息驱动解决方案
1
新增基于多种短信服务商构建统一短信服务平台的解决方案
1
新增基于SpringCloud Gateway + InfluxDB数据采集分析平台构建方案
1
新增规则引擎处理业务分析判断
1
新增nginx性能优化方案
1
新增工作流组件-BPMN图例绘制复杂流程图
1
新增工作流组件-Activiti加签、抄送、驳回处理方案
1
新增工作流组件-Lowcode低代码表单开发能力
1
新增工作流组件-编程式事务、事务传播控制方案
课程名称：
JavaEE高手班课程
课程推出时间：
2023.01.03
课程版本号：
13.0
主要使用开发工具：
IDEA
课程介绍：
全新升级五大课程优势，助力IT职业教育行业变革： 1、分层次学习体系：以分层的方式，把课程分成三个篇章来学习，逐层增加难度，稳固学习成果，让学生真正能够动手干活后，再深入高级知识，理解透彻、稳步提高。 2、「1-2项目」项目教学再升级：90%以上学生毕业到企业中的工作场景，是参与到已有的、正在开发的项目（简称1~2项目），而从0开发一个全新项目（简称0~1项目）的情况很少。这就需要学生学习的项目课程，业务更复杂，技术应用更深入，贴合市场主流，真正能够解决企业级问题。本次课程升级，大幅提升1~2项目占比，课程含金量提升50%。 3、沉浸式场景化工作实战：设置了大量与企业实际工作一致的真实场景，通过完成相关的开发任务，提高学生实际工作的问题解决能力，积累应对解决问题的开发经验。 4、组件化项目开发课程：课程融入黑马自研组件，让学生从动手能力到理论层次都得以质的提升，具备更高的发展潜力，如系统架构师层面，还能应对企业的刁钻面试难题。 5、黑马自研练测平台：练测平台研发的初衷是让学生更科学、高效地进行课后练习，通过AI分析练习结果，能够快速、精准定位问题点，让学习效率、效果翻倍。
1
升级SpringBoot升级为2.7版本，SpringCloud升级为2021版本，并且使用SpringCloudAlibaba核心组件代替Netflix组件
1
新增使用了腾讯COS分布式文件存储、VOD视频管理、加密、转码、雪碧图、审核等解决方案
1
升级讲解了DelayQueue、RabbitMQ等多种延迟队列实现方案
1
新增Redis分布式锁原理、Redisson结合自定义注解的分布式锁方案
1
新增利用Redis做写缓存，解决高并发写问题
1
新增利用XXL-JOB的积分排行榜解决方案
1
新增利用Redis和XXL-JOB的高并发点赞系统设计方案
1
新增优惠券系统的完整设计方案
1
新增基于各种设计模式的优惠券规则校验
1
新增自定义的优惠券防重兑换码生成算法
1
新增支持微信和支付宝的通用支付系统
1
新增支持退款、拆单的优惠券退款方案
1
新增优惠券的库存超卖问题解决
1
新增优惠券抢购的并发优化方案
1
升级贯彻项目的代码分支管理规范、项目部署持续集成方案
1
新增Redis的Lua脚本
1
新增Redis的BitMap实现连续签到统计
1
新增RabbitMQ的消息可靠性处理
1
新增自研异步调用框架ElegentAC架构思想与实现原理
1
新增自研分布式事务框架ElegentACTX架构思想与实现原理
1
新增自研分布式锁框架ElegentLock架构思想与实现原理
1
新增自研支付框架ElegentPay架构思想与实现原理
1
新增自研接口幂等性框架ElegentIU架构思想与实现原理
1
新增自研数据一致性框架ElegentDU架构思想与实现原理
1
新增自研令牌框架ElegentToken架构思想与实现原理
1
新增自研权限框架ElegentAuth架构思想与实现原理
课程名称：
JavaEE高手班课程
课程推出时间：
2022.02.15
课程版本号：
12.5
主要使用开发工具：
IDEA
课程介绍：
全新升级四大课程优势，助力IT职业教育行业变革：1、分层次学习体系，把课程分成三个篇章来进行学习，以分层的方式，逐层增加难度，稳固学习成果，让学生真正能够动手干活后，再深入高级知识，理解透彻、稳步提高。2、「四项目制」项目教学：通过四个不同类型和开发深度的项目，使学员能够全面应对企业的不同发展阶段和项目阶段。3、沉浸式场景化工作实战：通过设置与企业实际工作一致的真实场景，通过完成相关任务，提高学生对实际工作的应对问题解决能力。4、深度解决方案：融入一线大厂的解决问题思路和技术，让学生成为高效解决团队技术问题的好手。
1
新增蓝绿部署、压力测试、架构分析与技术研究、接口粗细粒度设计
1
新增MySQL全局锁、表级锁-元数据锁&意向锁、行级锁-间隙锁&临键锁
1
升级Redis升级SortedSet、跳表查询、RDB&AOF、混合持久化、缓存一致性、缓存击穿、缓存雪崩、缓存穿透、Redis事务、LRU底层原
1
新增分布式新增CAP一致性级别、paxos算法、raft算法
1
新增gossip协议、全局id设计方案、高可用架构设计
1
新增高可用设计节点健康检测设计、负载均衡设计、数据分片设计
1
升级Spring升级循环依赖解决方案、Spring Refresh流程详解、依赖注入源码解析、Spring Bean创建源码解析、Spring 父子容器详解、Spring三级缓存、FactoryBean详解
1
升级类加载器详解、对象引用方式详解、finalize原理
1
升级JVM升级内存结构详解、内存参数详解、垃圾回收原理
1
新增ThreadLocal原理、ThreadLocal内存释放、ConcurrentHashMap原理深究、Unsafe&CAS
1
升级volatile压测分析、公平非公平锁、线程池详解
1
新增二分查找解决整数溢出、插入排序、希尔排序、快速排序
课程名称：
JavaEE高手班课程
课程推出时间：
2021.07.01
课程版本号：
12.0
主要针对：
JavaSE11且兼容低版本
主要使用开发工具：
IDEA
课程介绍：
课程采用分层次学习体系，指的是把每一门课程分成三个篇章来进行学习：实用篇、高级篇、面试篇，减轻学生的学习压力，让学生能够学得会，真正能够动手干活，然后再深入高级知识，掌握牢固，理解透彻，稳步提高。并推出「四项目制」项目教学，通过四个不同类型和开发深度的项目，使学员能够全面面对大部分企业的不同发展阶段。
1
新增Docker可视化管理工具-Portainer、Docker私有镜像仓库-阿里云、ElasticSearch 搜索自动提示
1
新增ElasticSearch 搜索自动纠错、ElasticSearch 控制相关度、RabbitMQ 消息过滤
1
升级黑马头条项目配置中心升级为Nacos、分布式文件系统升级为minIO、延迟队列升级为redis实现、分布式任务调度升级为xxl-job,增加了分片广播、流式计算升级为kafkastream
1
新增黑马头条项目新增图片识别技术tess4j、新增redis实现分布式锁、新增分片广播
1
升级探花交友项目dubbo升级为SpringCloud Alibaba Dubbo、新增MongoDB集群方案、消息中间件升级为RabbitMQ、圈子业务升级
1
新增Spring 新增 循环依赖、单例注多例、通知失效处理、事务回滚规则、失效情况、新增 父子容器
1
新增SpringMVC 新增 resttemplate、postman使用、新增 jwt认证
1
新增SpringCloud 新增 Sentinel 流量控制、新增 Sentinel 熔断降级、新增 Sentinel 热点限流、新增 Sentinel 数据持久化
1
升级升级分布式事务解决方案为 seata、CAP定理、Seata的AT模型结构
1
新增RabbitMQ实现分布式事务、RabbitMQ集群cookie同步、RabbitMQ集群故障修复
1
新增Redis新增Lua脚本、OpenResty、Redis数据同步
1
新增Docker新增docker-compose、docker-compose 部署ES集群、docker-swarm、docker-swarm 部署多应用集群
1
新增Rancher使用、Gitee通知Jenkins、Jenkins通知Rancher、自动化部署
1
新增APM管理、GoogleDapper、Java项目集成探针、数据收集
1
升级SkyWalking链路追踪、系统告警、拓扑图、仪表盘
1
升级Spring Cloud Alibaba Dubbo、Threadlocal 处理token、异步线程池
1
升级SpringCache、mongo-geo 地理位置、MongoDB 海量数据存储
课程名称：
JavaEE高手班课程
课程推出时间：
2020.07.11
课程版本号：
11.0
主要针对：
JavaSE11且兼容低版本
主要使用开发工具：
IDEA
课程介绍：
专为培养和打造高级软件工程师高含金量课程重磅推出，课程升级颠覆培训行业。 课程深度+广度提升50%以上，项目课程共涉及130套解决方案、2558个基础进阶知识点。业内优先推出基于微服务开发平台课程，增加学生微服务全栈技能平台化、组件化、服务化 项目构建能力。
业内优先推出通用组件平台课程，新增包括了一体化权限管理平台、网关中台、文件系统、短信服务等组件。
超大项目库，多行业多领域项目课程，主流行业全覆盖，其中项目课程天数占比为110天，包括了六大板块8个行业的项目课程，让学生达到大厂的项目经验要求。
1
新增RocketMQ课程，涉及模块为：RocketMQ概述、搭建RocketMQ、RocketMQ-Console管理控制台、RocketMQ模式、集群安装部署、基于MQ的分布式事务解决方案说明 新增：Mybatis-Plus简介，Mybatis-Plus快速入门、Mybatis-Plus通用CRUD、Mybatis-Plus条件构造器、Mybatis-Plus的Service封装 、Mybatis-Plus代码生成器.
1
新增【社交行业】探花交友项目，了解Spark的特点、了解什么是Spark MLlib、了解圈子推荐功能的流程、掌握RDD弹性分布式数据集、掌握Spark的任务调度流程、掌握基于用户或商品的协同过滤算法、独立完成地理位置功能、独立完成MongoDB版本的搜附近功能、独立完成Elasticsearch版本的搜附近功能、独立完成探花功能、独立完成圈子的的功能、独立完成小视频相关功能、独立实现联系人功能、独立实现点赞、评论、转发等功能。
1
新增【新闻资讯】黑马头条，能够掌握前后端分离开发流程、能够掌握mybatis-plus来完成功能的CRUD、能够掌握使用seata来解决分布式事务、能够掌握jwt来完成用户token校验、能够掌握使用短信服务注册用户、能够掌握使用kafka完成文章自动审核、能够掌握对接第三方接口阿里云安全完成文章内容的审核、能够掌握使用dfa算法过滤文章敏感词、能够掌握使用kafkaStream来完成热点文章的计算、能够掌握使用redis来存储用户热点文章、能够掌握使用mongodb来完成评论数据的存储、能够掌握使用elasticSearch完成文章的搜索、能够掌握使用tree算法来加速搜索词的快速检索、能够掌握分析项目中的数据迁移方案、能够掌握使用hbase全量存储非热点数据。
1
新增【汽车后市场】车服管家，使用elasticsearch完成对检索业务的支持、使用redis开发缓存应用、使用mysql分表分库，主从复制，通过中间件sharding-sphere消除应用、使用MongoDB对非结构化的数据进行存储以及MongoDB集群的搭建、使用高并发技术的结合、使用移动支付方面的功能、使用netty完成即时通讯。
1
新增中台战略与组件化开发专题课程，掌握系统分析、架构设计、建模能力、掌握业务拆分、组件设计能力、掌握文件分片上传、分片合并、断点续传等开发能力、掌握RBAC权限开发能力、掌握多渠道用户统一认证解决方案、掌握XSS等安全防御解决方案、掌握多应用用户权限控制解决方案、掌握短信多通道智能选举解决方案。
1
新增【物流行业】品达物流TMS，掌握物流行业业务流程和特点、掌握企业开发模式和规范、掌握车辆轨迹解决方案实现过程、掌握智能调度解决方案实现过程、掌握运费计算解决方案实现过程、掌握区域分配解决方案实现过程、掌握路径规划解决方案实现过程、掌握车辆调度解决方案实现过程、掌握数据同步Otter的配置和使用、掌握百度地图开放平台的使用。
1
新增【物流行业】品达仓储WMS（实战），掌握WMS核心业务流程、熟练使用Git进行团队协作、能够分析需求并进行建模、能够搭建项目开发环境、能够根据业务需求进行设计和实现、掌握WMS和TMS关系和业务模型。
1
新增【物联网】亿可控，具备物联网设备监控系统的业务分析能力和掌握对该系统的设计能力、EMQ（物联网工业级消息中间件）、掌握LRU原理以及对redis热点数据的存取能力、掌握influxdb对实时数据存取，及在spring boot项目中对接influxdb的能力、使用Elastic Search实现地理位置搜索能力、掌握对Echarts的使用来实现数据图表可视化的展示、掌握通过consul的配置中心的功能来实现对配置文件的集中管理和配置的变更通知、掌握对consul注册中心的使用、java stream在项目中应用与编写能力、mybatis-plus雪花算法、公共字段自动填充、结合redis实现二级缓存的能力。
1
新增【新零售】立可得2.0，新零售业务相关项目开发能力、springCloud框架应用能力、智能售货机业务分析能力、Elastic Search应用能力、Echarts报表工具应用能力、掌握对consul注册中心与配置中心的使用、掌握java stream在项目中的实战编程技巧、掌握使用MinIO来实现对文件的分布式存储、掌握使用RabbitMQ来实现服务端的消息代理及通知、掌握使用Seata来处理分布式事务、AQS在项目中应用能力（在多线程环境下的线程间通信及调度）、Stream及Lambda在项目中的应用与编写能力。
课程名称：
JavaEE高手班课程
课程推出时间：
2020.02.01
课程版本号：
10.0
主要针对：
JavaSE11且兼容低版本
主要使用开发工具：
IDEA
课程介绍：
课程与时俱进，整套课程设计完成后，技术点进行了200+项的增加与优化，Java版本升级为SE 11，紧跟市场的脚步。
更新快，以周进行迭代；
技术深，制定全行业技术标准，深入原理，由浅入深，Java进阶部分深入原理讲解，项目中强化企业主流技术架构，如Dubbo+Zookeeper企业服务化架构，SpringBoot+SpringCloud微服务架构，前后端分离项目架构，MQ消息队列，Redis集群、Elasticsearch全文搜索等 , 配以随堂测试、阶段测试、每日作业等教辅工具，让学生能真正消化与理解所学知识点，并学以致用，真正掌握面向企业的开发方法。
内容广，满足市场需求的中级程序员所需技术点，如抢红包方案、通用权限管理方案、支付系统方案、分布式事务解决方案、百万级并发多级缓存方案、秒杀系统方案等，让学员能够快速运用企业主流解决方案来解决企业实际场景问题。
1
新增Java常用API操作新增BigDecimal类及其常用方法、二分查找原理以及代码实现、Optional类以及使用、jdk8新增的日期Date API、NumberFormat类以及使用
1
新增Linux的深入讲解，Linux系统-基础、Linux网络基础、系统与设置命令（23种）、网络管理命令（3种）、shell详解、shell综合案例、yum详解。
1
新增Zookeeper的深入讲解，ZooKeeper数据模型、日志可视化、ZooKeeper常用命令（服务器、客户端命令）、ACL常用命令、ZooKeeper集群搭建、ZooKeeper12306售票实战、ZooKeeper机制讲解（ZooKeeper选举、ZooKeeper脑裂效应等）。
1
新增Mybatis新增@SelectProvider@UpdateProvide、@InsertProvider@DeleteProvide、MyBatis分页插件、学生系统改造、日志集成、环境切换
1
新增Elasticsearch新增并发操作、Elasticsearch重试策略、smartCN分词与六大内置分词器演示、IK自定义词库、Elasticsearch内部原理介绍
1
新增Springcloud新增Nacos动态服务发现与配置管理、Sleuth链路追踪、Stream消息驱动、微服务Docker部署
1
删除反射之泛型翻越、模块服务的使用
1
删除super的内存分析、final修饰局部变量的注意事项、 内存分析多态的转型
课程名称：
JavaEE高手班课程
课程推出时间：
2019.05.31
课程版本号：
9.5
主要针对：
JDK8.X
主要使用开发工具：
IDEA
课程介绍：
①实战为主+前沿技术：整体课程中项目加实战课程占到60天，项目中强化企业主流技术架构，如Dubbo+Zookeeper企业服务化架构，SpringBoot+SpringCloud微服务架构，前后端分离项目架构，MQ消息队列，Redis集群、Elasticsearch全文搜索等 , 配以随堂测试、阶段测试、每日作业等教辅工具，让学生能真正消化与理解所学知识点，并学以致用，真正掌握面向企业的开发方法。 ②丰富的解决方案式教学：项目中阶段引入多达40+的解决方案，如企业级报表方案、通用权限管理方案、支付系统方案、分布式事务解决方案、百万级并发多级缓存方案、秒杀系统方案、及时通讯方案、分布式文件存储方案等，让学员能够快速运用企业主流解决方案来解决企业实际场景问题 。 ③主流行业项目库 ： 引入三项目制教学，在每个大型综合项目阶段都引入多项目备选方案，让学员能够接触更多主流行业项目，增加就业竞争力。
1
新增传智健康项目、SaaS Export项目，项目采用 SSM基础框架 +Dubbo 服务调用、ZooKeeper分布式注册中心、Git分布式版本控制、ElementUI+VUE页面构建、通用RBAC权限控制方案、Apache POI报表、Echarts图形报表、阿里云短信、七牛云图片服务器、微信开发平台开发公众号、Quartz定时调度、阿里云ECS项目部署
1
新增畅购商城项目，项目采用微服务构建、 RabbitMQ消息中间件、 Spring-AMQP消息解决方案、 微服务相关组件、 OAuth协议第三方认证、 单点登录、JWT令牌校验用户权限、 多种分布式事务解决方案、 秒杀解决方案、 微信支付方案、 Redis集群、击穿&雪崩解决方案、 分布式文件存储
1
新增十次方、学成在线项目全新升级，MongoDB数据库高级特性、 SpringDataMongoDB框架、 Redis高级特性、 即时通讯、 环信im云接口、 接口加密、 RSA非对称密钥进行接口加密、 自研消息通知功能、 百万级非阻塞框架Netty实现消息通知、消息中间件、Docker优化
1
新增Dubbo+ZooKeeper服务化专题课程
1
新增优化了Spring
课程名称：
JavaEE高手班课程：
课程推出时间：
2018.05.01
课程版本号：
9.0
主要针对：
JDK8.x
主要使用开发工具：
IDEA
课程介绍：
①实战为主+前沿技术：整体课程中项目部分课程占到60天，项目中引入时下流行元素，如前后端分离式开发、微服务、容器化部署、DevOps、智能推荐、智能分类等,配以随堂测试、阶段测试、每日作业等教辅工具，让学生能真正消化与理解所学知识点，并学以致用，真正掌握面向企业的开发方法。
②解决方案式教学：项目中阶段引入多达40+的解决方案，如分布式架构、集群部署、微服务、海量数据存储、分布式日志、云存储、大数据存储、权限管理、在线支付等，让学员真正面对企业中实际问题，成为符合当前企业要求的软件开发精英。
1
新增Java基础：IDEA、JDK8与JDK9相关新特性、Lambda函数式编程
1
新增javaweb：JdbcTemplate、linux高级、jsoup、maven、DRUID连接池、JavaWeb综合实战-黑马旅游管理系统、阿里云
1
新增原项目一阶段，只保留spring课程，整体课程进行调整，采用SSM架构；spring mvc 、mybatis、SSM综合实战-权限管理，采用spring security实现权限控制，页面使用AdminLTE；品优购-电商项目（因技术新增过多，请查看详细大纲）
1
新增项目二部分整体进行重新设计，引入微服务、人工智能等前沿技术；ElasticSearch、java爬虫 webMagic、spring boot、spring data jpa、vue.js 、十次方-社交平台（因技术新增过多，请查看详细大纲）
1
新增Java基础：优化了HashMap的底层数据存储结构课程；优化了Java中的线程状态；优化了NIO Path接口、Paths类、Files类；
1
新增javaweb：html5、jquery3、mysql多表操作、jackson、linux shell
1
新增项目一：spring5、oracle
1
删除v7.0版本中项目一；struts2、JavaWeb综合案例商城、SSH综合案例-CRM、SSM综合案例
课程名称：
JavaEE高手班课程
课程推出时间：
2017.02.10
课程版本号：
8.0
主要针对：
JDK7.x
主要使用开发工具：
Eclipse
课程介绍：
①完全理念+实践模式：我们将现有课程核心知识点进行精讲，并在7.0版本基础上大量设计企业项目实战案例，学生上午学完核心理论知识，下午进行案例实战，通过理论结合实践形成自己的知识体系，真正掌握面向企业的开发方法；②快速基础入门+步步进阶教学：将原来枯燥复杂的基础班课程分为3个阶段：JavaSE入门、JavaSE核心、数据库与JDBC，学员可以轻松快速的学完JavaSE入门知识，对于一个小白人员去入门学习Java课程这样做成本低，入门后通过JavaSE核心、数据库与JDBC、JavaWeb核心、项目实战等分阶段学习、步步深入、逐步精通，成为符合当前企业要求的软件开发精英。
1
新增JavaWeb阶段：jQuery EasyUI、Redis、Linux、Web综合案例商城后台采用jQuery EasyUI实现。
1
新增项目一阶段：jQuery EasyUI、fastJSON、Querytz定时器、项目实战。
1
新增项目二阶段：宜立方商城、Git、SSM综合案例、Solr商城搜索案例、项目实战。
1
新增高手班课程添加JavaSE核心课程，与高手班课程紧密衔接；整合数据库、JDBC知识点统一合并在数据库阶段。
1
新增SSH案例更改为CRM案例；CRM案例扩充至6天；Redis提前至JavaWeb阶段。
1
删除WebService，在项目中融入WebService知识点。
1
删除软件项目管理，在项目融入软件项目管理知识点。
课程名称：
JavaEE高手班课程
课程推出时间：
2016.04.23
课程版本号：
7.0
主要针对：
JDK7.x
主要使用开发工具：
Eclipse、maven、svn
课程介绍：
①完全面向“互联网+”概念：随着国家大力发展“互联网+”概念，导致市场对互联网相关软件开发岗位需求量急增，所以本版课程将完全面向“互联网+”概念，从而增强学员的就业竞争力；②采用案例驱动教学模式：完全理论式教学已经不能跟上市场的需求，所以本版课程采用全新的案例驱动教学模式，案例驱动教学模式是以实战为导向的教学模式，它使学员在学习某个知识点之前已经很清楚该知识点在实际应用中的作用，增强了学习的目标性，增强了吸收效果。
1
新增JavaWeb阶段：BootStrap响应式页面的设计、Linux服务器部署真实项目，Redis解决缓存问题。项目一阶段：JavaMail技术，定时任务调度Quartz技术，Spring与Quartz集成实现定时邮件发送、数据聚合，WebService服务之CXF技术，CXF与Spring集成实现电子报运，Redis实现缓存机制，Oracle数据库及PL/SQL Developer工具的使用，项目实战。项目二阶段：电子商务项目，Zookeeper、Alibaba Dubbo、Solr集群、Quartz定时器、单点登录系统、freemarker、KindEditor、redis集群、FastDFS。
1
删除①云计算之大数据，从2016年开始云计算之大数据课程将从JavaEE课程中独立出来，形成一套独立的课程体系；②Activiti工作流课程；③Activiti与Spring集成开发；④流程管理模块。⑤删除项目管理课程，融合到项目实战中讲解。
1
新增①更新JavaWeb阶段案例；②更新Struts2、Spring、Hibernate版本，更新课程案例；③更新CRM实战项目；④更新Spring、SpringMVC版本，更新SSM练习案例。⑤项目一架构采用了maven进行分模块开发；⑥项目一升级了SSH整合的版本，采用了Struts2.3.24，Spring4，Hibernate5；⑦进行整合开发；⑧项目一升级了Shiro安全框架版本，并细化了Shiro的开发流程。
课程名称：
JavaEE高手班课程
课程推出时间：
2015.05.15
课程版本号：
6.1
主要针对：
JDK7.x
主要使用开发工具：
Eclipse
课程介绍：
本版课程主要对项目进行了更新，在新巴巴运动网项目中添加新技术，例如：Hudson（商业）/Jenkins（开源）系统集成工具、Freemarker模版、Memcached、页面缓存Oscached、Fck富文本、LVS（主备）+Tomcat（集群）、图片分离等，另外，本版课程也对SSH框架的课程时长进行了相应的调整。
1
新增新巴巴运动网技术：Hudson（商业）/Jenkins（开源）系统集成工具、Freemarker模版、Fck富文本、LVS（主备）+Tomcat（集群）、图片分离、Freemarker模版、Memcached、页面缓存Oscached
1
新增Struts2课程时长调整为3天
1
新增Hibernate课程时长调整为2天
1
新增Spring课程时长调整为3天
课程名称：
JavaEE高手班课程
课程推出时间：
2015.03.01
课程版本号：
6.0
主要针对：
JDK7.x
主要使用开发工具：
Eclipse
课程介绍：
引入电商项目及互联网相关技术：随着近几年电商网站的崛起，市场对该类开发人员的需求量急增，所以本版本课程引入了电商项目，以及互联网相关技术，从而增强学员的就业竞争力。
1
新增项目二：移动电子商城、新巴巴运动网、淘淘商城
1
新增技术：Nginx+Tomcat集群、MQ消息队列技术、Redis集群、Solr搜索服务器集群、高并发高可靠服务器集群解决方案
1
新增Apache Shiro 权限控制框架 、Spring Data 持久层综合解决方案
1
新增将MongoDB课程更新为Redis课程
课程名称：
JavaEE精品高手班课程
课程推出时间：
2014.07.11
课程版本号：
5.2
主要针对：
JDK7.x
主要使用开发工具：
Eclipse
课程介绍：
本课程根据目前市场的流行趋势，对第二个项目的开发框架进行了更新，将项目的框架更换成为MyBatis和SpringMVC。同时，本课程还新增了一个项目“医药集中采购平台”，该项目是一个大型的为医药卫生行业服务的电子交易系统。本课程引入了JQueryEasy UI课程，让学员能够轻松打造出功能丰富且美观的UI界面。
1
新增项目：“医药集中采购平台”
1
新增把项目二的框架进行了更新：MyBatis和Spring MVC
1
新增JQueryEasy UI课程
课程名称：
JavaEE高手班课程
课程推出时间：
2014.04.20
课程版本号：
5.1
主要针对：
JDK7.x
主要使用开发工具：
Eclipse
课程介绍：
本版课程引入了“杰新商务管理平台”和“企业ERP管理平台”，这两个项目都是大型的传统企业级开发项目，包含当前市场上非常流行的技术。同时，本课程还对Struts2、Hibernate、Spring框架课程进行了扩展，让学员们更深入的学习SSH三大框架，为后面的项目课程打下坚实的基础。
1
新增项目：杰信商务管理平台、企业ERP管理平台
1
新增Struts2、Hibernate、Spring都扩展至5天
课程名称：
JavaEE高手班课程
课程推出时间：
2014.02.15
课程版本号：
5.0
主要针对：
JDK6.x
主要使用开发工具：
Eclipse
课程介绍：
随着近年来云计算大数据的大力发展，市场对相关人才需求急增，所以本版课程在原有的云计算课程进行了颠覆性的改革，把原来只有1天的课程扩展为7天，加入了Hadoop生态圈的相关技术。
1
新增云计算课程：把原来只有1天的云计算课程新增到7天，新增了Hadoop生态圈相关技术：Hadoop集群部署、HDSF、MapReduce、Zookeeper、Hive、Storm
1
新增将第二个综合项目架构改为 SpringMVC、Spring、MyBatis
1
新增将JBPM工作流框架升级为Activiti工作流框架
1
新增在Lucene搜索课程中加入Solr搜索服务器课程。
课程名称：
JavaEE高手班课程
课程推出时间：
2013.03.01
课程版本号：
4.1
主要针对：
JDK6.x
主要使用开发工具：
Eclipse
课程介绍：
为了让学员的项目经验更加丰富，本版课程引入了一个新项目“物流新BOS系统”，该系统是某大型物流公司的核心综合业务系统，功能全面，技术丰富。同时本课程还引入了单点登录课程，它是目前比较流行的企业业务整合的解决方案之一。
1
新增“物流新BOS系统”项目
1
新增单点登录
课程名称：
JavaEE高手班课程
课程推出时间：
2012.02.15
课程版本号：
4.0
主要针对：
JDK6.0
主要使用开发工具：
Eclipse
课程介绍：
近期云计算概念火爆异常，所以传智教育与时俱进在课程中引入了1天的云计算课程，让学员可以掌握新技术，拓宽学员的就业方向，增强就业竞争力。另外，本版课程还引入了真实企业项目国家电力综合管理系统项目，以及软件项目管理Maven技术。
1
新增云计算课程：云计算概念、Hadoop分布式环境部署、HDFS、MapReduce应用案例
1
新增国家电力项目
1
删除Android课程，从2012年开始Android课程形成独立的一套课程体系
1
新增SpringMVC、MyBatis、NoSql（MongoDB课程）、Linux
1
新增Servlet3.0新特性
1
新增将Compass框架升级为Hibernate Search框架
1
新增Hibernate框架由2.0升级到3.x、Spring框架由2.5升级到3.x
课程名称：
JavaEE高手班课程
课程推出时间：
2011.03.01
课程版本号：
3.3
主要针对：
JDK6.x
主要使用开发工具：
Eclipse
课程介绍：
本版课程扩展了JQuery/AJAX课程，让学员更加深入的学习JQuery/AJAX技术。另外，本课程还在JavaWeb阶段新增了权限管理课程，它是基于角色的访问控制，这一课程的引入，极大的简化了权限的管理。
1
新增JavaWeb课程新增四天的RBAC
1
新增JQuery/AJAX扩展至5天
课程名称：
JavaEE高手班课程
课程推出时间：
2010.01.15
课程版本号：
3.2
主要针对：
JDK6.x
主要使用开发工具：
Eclipse
课程介绍：
本版课程对项目课程进行了扩展，把“OA”项目扩展到12天，以及新增“EMS教育管理系统”项目。同时，本课程将Struts1全面升级至Struts2。
1
新增项目“OA”扩展至12天
1
新增项目“EMS教育管理系统”
1
新增Struts1全面升级至Struts2
课程名称：
JavaEE高手班课程
课程推出时间：
2009.09.10
课程版本号：
3.1
主要针对：
JDK6.x
主要使用开发工具：
Eclipse
课程介绍：
传智教育JavaEE课程为了丰富学员的项目经验，不断引入新项目，其中本版课程就引入两个新项目“教育办公系统”和“进销存项目”，同时，为了满足学员的需求，该课程将Android课程时长延长为6天。
1
新增项目二：移动电子商城、新巴巴运动网、淘淘商城
1
新增技术：Nginx+Tomcat集群、MQ消息队列技术、Redis集群、Solr搜索服务器集群、高并发高可靠服务器集群解决方案
1
新增Apache Shiro 权限控制框架 、Spring Data 持久层综合解决方案
课程名称：
JavaEE高手班课程
课程推出时间：
2009.02.01
课程版本号：
3.0
主要针对：
JDK5.x
主要使用开发工具：
Eclipse
课程介绍：
近年来3G概念异常火爆，所以本版课程引入了5天的Android课程，其目的就是为了能过拓宽学员的就业方向，让学员多掌握一项技能，有更好的发展前景。
1
新增Android课程：Activity、Service、Broadcase Receiver、Content Provider
1
新增在OA系统中加入JBPM工作流框架
1
新增数据采集平台项目
课程名称：
JavaEE高手班课程
课程推出时间：
2008.08.11
课程版本号：
2.1
主要针对：
JDK5.x
主要使用开发工具：
Eclipse
课程介绍：
2.0版本引入真实企业大型项目之后，对学员的就业有很大的帮助。在本版课程中黎活明老师录制“巴巴运动网”项目的续集，共100多集巴巴运动网课程视频。
1
新增在巴巴运动网项目中添加Velocity（全文搜索框架）
1
新增编码加强之项目实战课程
课程名称：
JavaEE高手班课程
课程推出时间：
2008.05.09
课程版本号：
2.0
主要针对：
JDK5.x
主要使用开发工具：
Eclipse
课程介绍：
本版课程中引入了真实的企业大型项目巴巴运动网，因为当前的培训项目还只停留在demo级别上，没有真实的大型项目。巴巴运动网会让学员体验到真实的大型项目的完整开发过程，拥有真正的项目经验。
1
新增巴巴运动网项目：Struts1、Hibernate2.0、Spring2.5、Velocity（全文搜索框架）
1
新增OA系统、CRM系统
1
新增Lucene、Compass课程
课程名称：
JavaEE高手班课程
课程推出时间：
2008.02.15
课程版本号：
1.2
主要针对：
JDK5.x
主要使用开发工具：
Eclipse
课程介绍：
引入了AJAX课程，扩展了XML课程及Lucene课程，新增项目Itcast BBS
1
新增AJAX课程
1
新增XML课程
1
新增Lucene课程
1
新增项目Itcast BBS
课程名称：
JavaEE高手班课程
课程推出时间：
2007.03.01
课程版本号：
1.1
主要针对：
JDK5.x
主要使用开发工具：
Eclipse
课程介绍：
本版课程引入了UML、JPA和UML课程。
1
新增针对iOS 7新特性的课程内容
1
新增iOS 6、iOS 7双系统的适配
1
新增UML课程
1
新增JPA课程
1
新增EJP课程
课程名称：
JavaEE高手班课程
课程推出时间：
2006.05.15
课程版本号：
1.0
主要针对：
JDK5.x
主要使用开发工具：
Eclipse
课程介绍：
为千万人少走弯路而著书，为中华软件之崛起而讲课。张孝祥老师制定了传智教育JavaEE课程1.0的课程内容，这套课程是一套真实能让学员掌握Java核心原理，企业主流开发框架的高薪就业课程。其特点是：
1.适合零基础学员，从完全没有编程经验开始；
2.课程内容宽并且深，技术大牛亲自授课；
3.面向市场，学即可用，能让学员高薪就业。
1
新增Java基础课程
1
新增JavaWEB基础课
1
新增Struts1、Hibernate2、Spring2.5框架课程。
用心做教育，就是对每一个学生负责
— 传智教育Java讲师访谈实录
讲师是与学员面对面交流较为紧密的老师，他们的授课质量直接关系到学员的学习效果，对待课堂，他们只有“死磕”到底，才能为学员带去优质的学习体验。
Java学科从业多年的讲师，为你讲述他们对Java语言的理解，讲述他们用心“死磕”Java学科多年积淀的宝贵经验。Java教研老师们希望，每个学员都能少走一点弯路。
源源不断引进大厂技术大牛，专业研发课程升级、迭代，与企业需求实时接轨
教师录取率<3%，从源头把控师资，带你过关斩将掌握每一个知识点
用数据驱动教学，贯通教/学/练/测/评，为每一位学员私人定制学习计划和就业服务
学前入学多维测评
学前目标导向式学习
学中随堂诊断纠错
学中阶段效果测评
学后在线作业试题库
学后问答社区查漏补缺
保障BI报表数据呈现
就业面试指导就业分析
就业流程
全信息化处理
学员能力
雷达图分析
定制个性化
就业服务
技术面试题
讲解
就业指导课
面试项目分析
HR面试攻略
模拟企业
真实面试
专业简历指导
面试复盘辅导
风险预警
企业黑名单提醒
老学员毕业后即可加入传智汇精英社区，持续助力学员职场发展
传智教育旗下IT互联网精英社区，以汇聚互联网前沿技术为核心，以传递、分享为己任，联合经纬创投、创新工场、京东人工智能、华为等众多关注互联网的知名机构及企业、行业大咖，共同研究中国互联网深度融合、跨界渗透、整合汇聚、相互促进的信息化资源共享平台。
行业沙龙
高端人脉
职场资源
技术研习
江苏传智播客教育科技股份有限公司 版权所有Copyright 2006-2024, All Rights Reserved 苏ICP备16007882号-1 营业执照 增值电信业务经营许可证 出版物经营许可证 
苏公网安备 32132202000574号
