注：本博客借助通义千问ai
报告由王宇轩、王梅编写，代码由两人共同借助ai实现。
目录
- 1.项目概述
- 2.项目细节
- 2.1用户界面层（UI Layer）
- 2.2业务逻辑层 (Business Logic Layer)
- 2.3数据访问层（Data Access Layer）
- 2.4数据存储层(Data Storage Layer)
- 3.运行结果
- 4.项目亮点
1.项目概述
该项目实现了对学生信息的基本管理功能，包括从文件加载学生数据、保存更新后的数据到文件、添加新学生、删除学生、修改现有学生信息以及根据学号、姓名或电话号码查询学生等功能。
2.项目细节
项目框架如下：
2.1用户界面层（UI Layer）
| UI Layer (用户界面层) |
|---|
| - StudentView.java |
| - 初始化界面、布局管理、事件监听 |
StudentView：
作用：负责与用户的直接交互，提供添加、删除、更新和查询学生的界面。
功能：显示菜单选项、接收用户输入、展示查询结果等。StudentController：
功能：进行用户操作，如点击按钮或选择菜单项，并协调不同组件间的通信。
// 创建输入面板 JPanel inputPanel = new JPanel(new GridLayout(8, 2, 5, 5)); JTextField idField = new JTextField(); JTextField nameField = new JTextField(); JComboBox<String> genderField = new JComboBox<>(new String[]{"男", "女"}); JTextField birthDateField = new JTextField(); JComboBox<String> politicalField = new JComboBox<>( new String[]{"群众", "共青团员", "中共党员"} ); JTextField addressField = new JTextField(); JTextField phoneField = new JTextField(); JTextField dormitoryField = new JTextField(); // 添加输入组件到面板 inputPanel.add(new JLabel("学号:")); inputPanel.add(idField); inputPanel.add(new JLabel("姓名:")); inputPanel.add(nameField); inputPanel.add(new JLabel("性别:")); inputPanel.add(genderField); inputPanel.add(new JLabel("出生日期(YYYY-MM-DD):")); inputPanel.add(birthDateField); inputPanel.add(new JLabel("政治面貌:")); inputPanel.add(politicalField); inputPanel.add(new JLabel("家庭住址:")); inputPanel.add(addressField); inputPanel.add(new JLabel("电话:")); inputPanel.add(phoneField); inputPanel.add(new JLabel("宿舍号:")); inputPanel.add(dormitoryField); // 创建按钮面板 JPanel buttonPanel = new JPanel(); JButton confirmButton = new JButton("确认"); JButton cancelButton = new JButton("取消"); // 确认按钮事件 confirmButton.addActionListener(e -> { if (validateInput(idField.getText(), nameField.getText(), phoneField.getText())) { Student student = new Student(); student.setId(idField.getText()); student.setName(nameField.getText()); student.setGender((String) genderField.getSelectedItem()); student.setBirthDate(birthDateField.getText()); student.setPoliticalStatus((String) politicalField.getSelectedItem()); student.setAddress(addressField.getText()); student.setPhone(phoneField.getText()); student.setDormitory(dormitoryField.getText());2.2业务逻辑层 (Business Logic Layer)
| Business Logic Layer |
|---|
| - StudentController.java |
| - 添加、删除、更新、查询学生信息 |
| - 面向对象设计、安全性增强 |
- StudentManager 或 StudentService：
作用：实现对学生信息的核心操作，如添加、删除、更新和查询。
功能：包含addStudent()、deleteStudent()、updateStudent()、findStudentById()、findAllStudents()等方法，这些方法定义了如何处理学生数据。
2.3数据访问层（Data Access Layer）
- loadStudents()用于从文件加载学生列表，saveStudents()用于保存更改到文件，还有isIdExists()用于检查学号是否重复。
2.4数据存储层(Data Storage Layer)
- Student 类：
表示单个学生的实体对象，封装了学生的所有属性，如学号、姓名、电话号码等。
3.运行结果
- 添加学生信息界面
- 添加完成学生管理界面
- 查询学生信息界面
- 编辑学生信息界面
4.项目亮点
本次课程设计的亮点在于构建了一个分层清晰、面向对象的学生信息管理系统，具备数据验证、文件持久化存储、用户友好界面及异常处理等特性，确保了系统的稳定性、易用性和可维护性。
Java开发的就业市场正在经历结构性调整，竞争日益激烈
传统纯业务开发岗位（如仅完成增删改查业务的后端工程师）的需求，特别是入门级岗位，正显著萎缩。随着企业技术需求升级，市场对Java人才的要求已从通用技能转向了更深入的领域经验（如云原生、微服务）或前沿的AI集成能力。这也导致岗位竞争加剧，在一、二线城市，求职者不仅面临技术内卷，还需应对学历与项目经验的高门槛。
大模型为核心的AI领域正展现出前所未有的就业热度与人才红利
2025年，AI相关新发岗位数量同比激增543%，单月增幅最高超过11倍，大模型算法工程师位居热门岗位前列。行业顶尖人才的供需严重失衡，议价能力极强，跳槽薪资涨幅可达30%-50%。值得注意的是，市场并非单纯青睐算法研究员，而是急需能将大模型能力落地于复杂业务系统的工程人才。这使得具备企业级架构思维和复杂系统整合经验的Java工程师，在向“Java+大模型”复合人才转型时拥有独特优势，成为企业竞相争夺的对象，其薪资天花板也远高于传统Java岗位。
说真的，这两年看着身边一个个搞Java、C++、前端、数据、架构的开始卷大模型，挺唏嘘的。大家最开始都是写接口、搞Spring Boot、连数据库、配Redis，稳稳当当过日子。
结果GPT、DeepSeek火了之后，整条线上的人都开始有点慌了，大家都在想：“我是不是要学大模型，不然这饭碗还能保多久？”
先给出最直接的答案：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！
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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
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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。
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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。
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