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课程介绍 (Course Introduction)

👋 欢迎来到 Java Web 开发技术课堂

授课理念：传承经典，拥抱未来。

本课程基于计算机科学与技术专业的经典教学体系，在夯实 Web 开发底层基础的同时，开启一场拥抱 AI 生态的开发探险。

传统的 Java Web 教学注重 Servlet 规范与 JSP 视图技术的细节打磨，这为理解 Web 原理奠定了坚实基础。为了适应 AI 时代的工程化需求，本课程将在致敬经典的基础上，进行教学改革探索，采用 “Spring Boot First” 策略：

我们将精简配置繁琐的传统流程，仅通过必要的 Servlet 章节带你洞察 Web 底层原理（如 HTTP 协议与 Session 机制），为你揭开框架背后的面纱；随后迅速切换到 Spring Boot + MyBatis 这一现代企业级开发模式，腾出宝贵的学时引入前沿的 AI Agent（智能体） 实战。

🚀 课程核心特色

本教程将围绕构建一个 “AI 赋能的图书交易系统” 展开教学，在实战中掌握现代软件开发的核心能力。

🌟 教学改革：从 CRUD 到 AI 赋能

数据的增删改查 (CRUD) 是 Web 开发的基石，但绝不是终点。

本课程将在夯实 Java 基础的前提下，进行技术栈的降维打击式升级。我们将引入 MCP (Model Context Protocol) 标准与 Tool Calling (工具调用) 技术，探索如何让 Java 后端升级为大模型（如 DeepSeek）的“执行端”，实现从“传统信息系统”到“AI 智能业务系统”的跨越。

我们拒绝只做 AI 的“用户”，本课程将带你晋升为 AI 应用的“开发者”。

  • AI辅助学习： 将 DeepSeek、Qwen3作为“私人助教”拆解复杂概念；利用通义灵码自动生成样板代码与单元测试，实现 10x 提效。
  • 智能体开发： 打破“大模型只能聊天”的刻板印象。基于 MCP (Model Context Protocol) 协议，利用 Tool Calling 技术将 Java 后端升级为大模型的“手和脚”。
    > 实战场景：在智能图书系统中，用户只需说一句“《Java编程思想》现在卖多少钱？”，AI 即可自动理解意图并调用后端的 queryPrice() 业务方法，实现 Chat-to-Action 的下一代交互。

在理解 Web 容器底层原理的基础上，直接切入 Spring Boot + MyBatis 这一企业级开发的黄金组合。

  • 目标：摆脱繁琐配置，体验极速开发效率。
  • 核心思想：深入理解 IoC（控制反转）与 DI（依赖注入）。
  • 开发规范：掌握 RESTful API 设计风格，践行“约定大于配置”的现代工程化理念。

🛠️ 技术栈概览

本课程涉及的技术栈经过精心挑选，旨在平衡基础教学标准与就业市场需求：

领域 核心技术/工具 说明
后端框架 Spring Boot 3.x 基于 Spring 规范，快速构建 RESTful 服务
持久层 MyBatis 灵活的 SQL 映射，高效的数据交互
数据库 MySQL 最流行的开源关系型数据库
AI 模型 DeepSeek / Qwen3 接入前沿大语言模型，处理自然语言理解
AI 协议 MCP & Tool Calling 让大模型连接本地数据的标准协议（拓展内容）
工程化工具 Maven, Git, Lombok 项目构建、版本控制与代码简化

🗺️ 学习路线图

阶段一：基础夯实

  • Web 开发基础与效能 (2+2学时)：Maven 工程构建, Git 版本控制, AI 辅助工具技巧。
  • Web 底层原理 (6+4学时)：HTTP 协议, Servlet 生命周期，过滤器拦截器、Session/Cookie 会话机制及JDBC等。

阶段二：现代框架进阶

  • Spring Boot 快速开发 (6+4学时)：IoC/DI 依赖注入, RESTful API 设计, 前后端联调。
  • 数据持久化实战 (6+2学时)：MySQL 数据库, MyBatis 动态 SQL，事务管理。

阶段三：AI 与 综合实战 (高阶拓展)

  • AI 集成与智能体基础 (6+2学时) 🔥：Prompt 工程, Tool Calling, MCP 协议。
  • 综合项目实战 (6+2学时)：将课堂学的 AI 技术迁移到图书交易业务中, 需求分析建模、核心功能开发、智能体开发、项目部署运行。

⚖️ 考核与评价

本课程注重工程实践能力与创新思维 的综合评价。

成绩构成 (100%)

  • 期末考试 (60%)：闭卷机考，包含编程题，考察真实编码能力。
  • 平时成绩 (40%)：
    • 课堂表现 (20%)：包括考勤，鼓励互动与提问。
    • 作业/实验 (60%)：实行 “无 Git 不高分” 政策，所有作业代码必须推送到 Gitee 远程仓库。
    • AI 应用报告 (20%)：提交一份《AI 应用实验报告》，记录 Prompt 调试过程、模型对比及 AI 辅助学习的体验。

📚 教学资源与开发环境

1. 📖 核心教材

  • 电子教材官网: https://javaweb.chende.top/

    说明：本课程的主要理论知识、实验指导及相关文档均在此发布，请同学们作为重要参考资料。

2. 💾 代码仓库 (Gitee)

所有课程演示代码及实验所需的工程模板均已托管至 Gitee，请同学们关注并 Clone/Fork 以下地址：

3. 💻 实验与开发环境

  • 本地开发端（教室电脑）：

    • 已预装 JDK、IntelliJ IDEA 、Maven 等标准开发工具。
    • 环境已配置完毕，可直接用于编写代码、运行单元测试及本地调试。

  • 🤖 AI 辅助资源：

    • 提供 魔塔社区（ModelScope） API Key 申请与使用指导。
    • 支持在实验中调用大模型能力，辅助代码生成、问题排查及智能化功能开发。

写在最后：成为 AI 时代的领航者

本课程不仅是一场 Java Web 开发的实战演练，更是一次拥抱 AI 新范式的思维升级。

  • 利用 AI 学习：把 DeepSeek、千问、豆包当做你24小时在线的私人助教。遇到不懂的代码、晦涩的概念，学会向它提问，探究“为什么”比复制“是什么”更重要。
  • 学会使用 AI：熟练掌握通义灵码等效能工具。在未来，编写样板代码不再是你的核心竞争力，如何用 AI 提升开发效率才是。保持独立思考的能力——学会如何向 AI 提问（Prompt Engineering），学会审查 AI 的代码。
  • 真正驾驭 AI：记住，AI 是最强“数字员工”，而你是“架构师”与“指挥官”。代码可以由 AI 生成，但复杂的业务逻辑、严谨的系统设计与解决问题的创新思维，始终源于你的大脑。

愿大家通过构建这个智能航班系统，从“代码搬运工”进化为“智能技术的驾驭者”。不要害怕被 AI 取代，拥抱AI，去成为那个“驾驭 AI 的人”。

📖 下一页：第1章 Web 开发基础与效能工具