我相信大家经过用 AI 干活这几年可能已经离不开它了——写代码让它补改 bug 让它查看代码让它讲分析表格制作 PPT等工作感觉效率翻倍。作为一名研发可能老板丢下一句「你搭一个能用的 AI 应用」或者面试官问一句「详细描述一下你所做过的 Agent 的详细过程以及上线生产之后所踩过的坑」你可能就愣住了• Demo 跑通了要上线就卡壳——模型偶尔胡言乱语你控不住• 工具调用出了岔子查不到是谁的问题• 换个模型、改个 Prompt原本好好的功能突然就崩了• 上下文越堆越满、Token 越烧越多权限和安全边界根本说不清。这个不是你不努力也不是你不会写代码而是「把 AI 从会聊天变成能交付」这件事中间隔着一整套工程化的地基——而这层地基恰恰是大多数人缺的那一块。今天不讲大词不贩卖焦虑就想把这件事聊清楚从「会调 API」到「能交付系统」中间这层工程化的地基到底该怎么补、从哪补起。我该怎么学很久以来总有人来问我想去转行到 AI Agent 开发的这个行业去的话有没有一门课能把 AI 开发最核心的东西从工具调用到上线部署系统地过一遍这个问题我其实一直在琢磨。过去可能想要往每一个领域深入的研究但是最后发现主链路是缺失的。后来我想明白一件事AI Agent 开发工程师这个岗位本身就是「全栈」的。你不可能只懂 RAG 不懂工具调用也不可能只懂 Agent Loop 不懂部署上线。问题也因此变得具体一个传统开发者究竟需要补齐哪些能力才能从“会调用模型”走向“能交付 Agent 系统”在回答这个问题之前我们先看看招聘市场正在发生什么。先说清楚这个岗位为什么突然到处都是过去一两年招聘市场冒出了一个很明显的信号AI Agent 开发工程师、大模型应用开发工程师、RAG/Agent 工程师成了企业抢人的热门岗位。而且这个岗位有个反直觉的地方——它不再区分你是前端还是后端。以前前端做界面、后端做服务边界清清楚楚。可 AI Agent 开发不是这么回事它要的是一个人能从模型调用一路做到产品交付。上下文怎么管、工具怎么调、权限怎么控、评测怎么建、部署怎么上——这些事横跨前后端谁也绕不开。所以你会发现现在公司招 AI 开发张嘴就问你会不会 LangGraph、RAG、MCP、Agent。光会写 CRUD已经不够用了。也是因为这个我没有像很多课那样先列一份知识大纲而是先去做了一件事拆岗位。拆开上百份岗位 JD我提炼出一张「能力模型」我们把市面上一大批 AI Agent 开发岗位的 JD 逐条拆开把反复出现的要求归拢、去重发现这些岗位翻来覆去要的其实是这么几句话• 懂后端系统稳定性能把模型能力封装成稳定服务• 懂工具调用和权限边界能避免 Agent 误用工具或越权执行• 能做长程任务 Agent而不是只调用一次模型• 能优化上下文、记忆和任务状态管理• 能建立评测体系用数据证明 Agent 变好• 能把模型能力产品化而不是停留在 Demo。把这些话收敛起来就是一个「能力模型」**底座层工程地基-**能不能承载•后端工程基础高并发、稳定性、数据库、缓存、权限认证、Docker 部署把模型能力封装成稳定的服务。**能力层Agent 核心-**会不会造•LLM 与 Prompt模型调用、结构化输出·知识库体系私有知识检索、LLM Wiki·Agent 核心能力工具调用、长程任务、状态机。**交付层生产落地-**能不能上线•工程化与生产评测体系、可观测、灰度回滚、成本治理。这张模型里藏着一个对绝大多数工程师都成立的好消息你不是从零开始。一个写了 5 年 Java/Go 的后端其实已经占了「底座层」的一半便宜——高并发、稳定性、数据库、缓存、权限、部署本来就是企业把 Agent 落地的工程地基。他要补的只是模型调用、上下文预算、工具治理、状态机、质量评测这几块短板。反过来这张模型也不看你原来的标签。你是前端也好、后端也好最终都得往「全栈」补——因为 AI Agent 系统的交付是一个完整闭环缺了哪一头都上不了线。也正是沿着这张从工程底座、Agent 核心能力到生产交付的能力模型我们重新设计了「AI Agent 全栈工程师训练营」。课程没有把 RAG、MCP、Agent Loop 和部署拆成彼此孤立的知识点而是用14 周、六个持续演进的项目把它们串成一条完整的工程交付链路。01 一条主线从「小作坊」到「一个公司」如果只用一句话讲清这门课的结构我会这么说LLM 工程基础是搭起 AI 的「小作坊」Tool Runtime让 AI 学会跑腿办事Agent Loop让 AI 自动闭环做事Context Engineering 和 Memory管好所有对话和资料RAG把公司私有知识导进去保证回答有据可依Multi-Agent让多个 AI 分工搞定复杂需求Eval全程给 AI 打分检验它到底好不好最后工程化部署把平台搭起来、加上可观测——这时候它才真正像一个「公司」。七个章节就是沿着这张能力模型一层层搭起来的。你不是在学一堆散点而是在亲手把一个智能体「组织」起来。Q为什么坚持「用 AI 搓」而不是「调框架」市面上很多课教你调一调 LangChain搭个 Demo 就结束了。但 Demo 和能上线的系统之间隔着太多东西工具怎么注册、参数怎么校验、权限怎么控制、调用怎么审计、超时怎么重试、失败怎么恢复、Trace 怎么记录……这些不自己一行行搭一遍你永远不会明白企业里为什么这么在乎。Q为什么把 Eval 提到「护城河」的高度这是这门课最想强调的一点没有一套评测体系你永远不知道自己的 Agent 是变好了还是变差了。改一个 Prompt旧任务可能退化换一个模型工具调用行为可能就变了。所以课程里专门有一块讲 Agent Eval怎么构造 Golden Dataset怎么算任务成功率、工具调用准确率、引用准确率、幻觉率怎么做回归测试怎么用 LLM-as-Judge怎么用 Trace 分析失败到底发生在哪一步。一句话用数据证明 Agent 变好。这才是能写进简历、能拿出来讲的真本事。02 六个项目带你走完企业级 Agent 开发全链路光讲不练等于白讲。这门课围绕 6 个层层递进的项目展开01Agent 工具调用基础设施先搭建统一的模型与工具调用底座处理多模型路由、结构化输出、Streaming、限流重试以及成本和延迟记录。你将得到一套可以被后续项目复用的 Agent 基础设施。02Codebase Agent让 Agent 从「回答问题」升级为「执行任务」能够理解需求、读写文件、调用工具、运行测试并在失败后调整方案、继续执行。这一阶段重点解决 Agent Loop、任务状态、Checkpoint 和失败恢复。03Codebase RAG Agent面对大型代码库和知识库建立文档解析、混合检索、重排、记忆与上下文压缩能力。让 Agent 不仅能找到信息还能基于可靠的上下文给出可追溯的回答。04Multi-Agent Eval把规划、执行、检查和优化交给不同 Agent 协作完成同时建立自动化评测体系。通过 Golden Dataset、Trace、LLM-as-Judge 和回归测试用数据回答这个 Agent 到底做得好不好05Agent Production Ops 平台进一步解决部署、日志、监控、调用链追踪、版本管理、灰度发布、回滚和成本治理。做到这一步Agent 才真正具备持续运行和迭代的能力。06收官基于 DeerFlow 的综合项目综合前面五个阶段的能力完成深度研究平台与新一代软件工厂的二次开发走完一次企业级 Agent 项目的完整交付流程。尤其要说最后这个收官项目。DeerFlow 是开源的 AI Agent 框架定位是「AI Agent 的操作系统」。这门课的讲师姜宁老师正是 DeerFlow 的主导者与核心开发。你不仅要逐条拆解它的企业级架构源码还有机会通过筛选直接参与它的二次开发——你的 GitHub 上会留下公开贡献记录。面试时这比什么证书都好使。模型调用 → 工具执行 → 长任务 Agent → 知识与上下文 → 多 Agent 与评测 → 生产部署这才是六个项目最有价值的地方每完成一个项目前一个项目的能力都会被保留下来并继续向生产环境演进。传统产品经理正在成为下个被淘汰的“传统岗位”。过去画原型、写 PRD、跟进度的“传统技能包”在AI时代正迅速贬值。63% 的企业转型做 AI 产品当下的问题不再是“要不要学 AI ”而是“如何构建 AI 产品”。前段时间还跟字节、腾讯的资深 AI 产品经理沟通他们反馈在大量招人只要有 AI 相关的项目经验基本都能拿到面试机会而且领导很舍得给钱涨薪 40-60% 很正常01接下来的产品人得卷AI能力了如今AI大火行业极速发展的背后懂AI 产品人才却严重稀缺。这不是要你转技术岗而是要掌握构建 AI 产品的核心方法如何将你的领域知识转化为 AI 产品的核心竞争力如何用 AI 技术实现你的产品需求如何设计真正懂用户的 AI 交互体验……懂AI就是产品经理的“救命稻草”风口之下与其焦虑被行业淘汰不如先人一步享受AI技术带来的红利我把AI产品经理的学习全流程已经整理好了抓住AI时代风口轻松解锁职业新可能希望大家都能把握机遇实现薪资/职业跃迁这份完整版的大模型 AI 学习资料已经上传CSDN朋友们如果需要可以微信扫描下方CSDN官方认证二维码免费领取【保证100%免费】不限年龄不限岗位没有代码基础也能学现在扫码完课还送《AI产品面试题库》《AI大模型应用案例集》02掌握技术实战快速转型想成为一名卓越的AI大模型产品经理需要从技术、到项目实战的全方位转型指南**1**AI产品应用原理解析产品经理也能听懂对于产品经理来说如果你不懂技术做不了业务和AI大模型技术衔接、定义不了数据需求是没法完整的落地一个产品的本次课程专门面向产品经理人群解析当下最热门的AI产品应用的必备的「大模型」、「多模态」的实际应用和算法原理解析AI产品应用技术积累大模型能力简单易懂不需要会代码小白也能掌握大模型微调掌握主流大模型如DeepSeek、Qwen等的微调技术针对特定场景优化模型性能。学习如何利用领域数据如制造、医药、金融等进行模型定制AI Agent智能体搭建学习如何设计和开发AI Agent实现多任务协同、自主决策和复杂问题解决。构建垂类场景下的智能助手产品如制造业中的设备故障诊断Agent、金融领域的投资分析Agent等2超全行业案例解析课程详细讲解现阶段大模型在各个行业和领域的应用现状包括零售与电商、教育、医疗、泛娱乐、法律等等10大行业详细讲解案例的思路、应用场景以及背后的技术原理、核心技术揭秘各个行业、场景的真实现状和未来产品的发展与机遇可以说讲解完一个案例就能积累一个AI产品实践的经验课程中所涉及到的实战项目都可以直接在自己的工作中使用让自己的产品/项目有可借鉴的成功案例3AI产品经理求职专项辅导课程中会系统的帮助大家拆解字节、腾讯、百度等大厂AI PM岗位JD关键词掌握AI PM高频面试题型与回答框架展示 AI 相关能力的关键技巧Prompt设计、模型评估、A/B测试、成本意识、与算法/工程协作经验To B类AI产品经理突出“行业理解 技术落地 商业闭环”能力的简历结构设计展示项目成果从客户需求洞察到技术方案设计展现端到产品思维如何评估To B AI产品的可行性、客户付费意愿与实施成本To C类AI产品经理拆解头部公司岗位JD将过往尽力转化为AI产品叙事逻辑从行业趋势、产品设计题、案例分析数据分析题、技术理解边界等全流程辅导面试避免无效海投、锁定最适合的AI产品岗位03本次课程全程直播讲解能直接对话大佬和专业助教不懂就问超详细的案例小白也能轻松get完课后还赠送《AI产品经理面试题库》、《AI大模型应用案例集》不断更新中……适合人群想转型AI产品经理、AI项目管理专家、AI产品解决方案等岗位想进行AI产品创业的创业者想成为制作AI产品的程序员想利用AI解决企业问题的管理岗想在AI方向寻找就业方向的毕业生AI方向前景广阔、待遇好目前很多产品人已经通过完整学习拿到大厂高薪offer收入嗷嗷涨我把AI产品经理的学习全流程已经整理好了抓住AI时代风口轻松解锁职业新可能希望大家都能把握机遇实现薪资/职业跃迁这份完整版的大模型 AI 学习资料已经上传CSDN朋友们如果需要可以微信扫描下方CSDN官方认证二维码免费领取【保证100%免费】
AI Agent开发工程师的工程化进阶之路
我相信大家经过用 AI 干活这几年可能已经离不开它了——写代码让它补改 bug 让它查看代码让它讲分析表格制作 PPT等工作感觉效率翻倍。作为一名研发可能老板丢下一句「你搭一个能用的 AI 应用」或者面试官问一句「详细描述一下你所做过的 Agent 的详细过程以及上线生产之后所踩过的坑」你可能就愣住了• Demo 跑通了要上线就卡壳——模型偶尔胡言乱语你控不住• 工具调用出了岔子查不到是谁的问题• 换个模型、改个 Prompt原本好好的功能突然就崩了• 上下文越堆越满、Token 越烧越多权限和安全边界根本说不清。这个不是你不努力也不是你不会写代码而是「把 AI 从会聊天变成能交付」这件事中间隔着一整套工程化的地基——而这层地基恰恰是大多数人缺的那一块。今天不讲大词不贩卖焦虑就想把这件事聊清楚从「会调 API」到「能交付系统」中间这层工程化的地基到底该怎么补、从哪补起。我该怎么学很久以来总有人来问我想去转行到 AI Agent 开发的这个行业去的话有没有一门课能把 AI 开发最核心的东西从工具调用到上线部署系统地过一遍这个问题我其实一直在琢磨。过去可能想要往每一个领域深入的研究但是最后发现主链路是缺失的。后来我想明白一件事AI Agent 开发工程师这个岗位本身就是「全栈」的。你不可能只懂 RAG 不懂工具调用也不可能只懂 Agent Loop 不懂部署上线。问题也因此变得具体一个传统开发者究竟需要补齐哪些能力才能从“会调用模型”走向“能交付 Agent 系统”在回答这个问题之前我们先看看招聘市场正在发生什么。先说清楚这个岗位为什么突然到处都是过去一两年招聘市场冒出了一个很明显的信号AI Agent 开发工程师、大模型应用开发工程师、RAG/Agent 工程师成了企业抢人的热门岗位。而且这个岗位有个反直觉的地方——它不再区分你是前端还是后端。以前前端做界面、后端做服务边界清清楚楚。可 AI Agent 开发不是这么回事它要的是一个人能从模型调用一路做到产品交付。上下文怎么管、工具怎么调、权限怎么控、评测怎么建、部署怎么上——这些事横跨前后端谁也绕不开。所以你会发现现在公司招 AI 开发张嘴就问你会不会 LangGraph、RAG、MCP、Agent。光会写 CRUD已经不够用了。也是因为这个我没有像很多课那样先列一份知识大纲而是先去做了一件事拆岗位。拆开上百份岗位 JD我提炼出一张「能力模型」我们把市面上一大批 AI Agent 开发岗位的 JD 逐条拆开把反复出现的要求归拢、去重发现这些岗位翻来覆去要的其实是这么几句话• 懂后端系统稳定性能把模型能力封装成稳定服务• 懂工具调用和权限边界能避免 Agent 误用工具或越权执行• 能做长程任务 Agent而不是只调用一次模型• 能优化上下文、记忆和任务状态管理• 能建立评测体系用数据证明 Agent 变好• 能把模型能力产品化而不是停留在 Demo。把这些话收敛起来就是一个「能力模型」**底座层工程地基-**能不能承载•后端工程基础高并发、稳定性、数据库、缓存、权限认证、Docker 部署把模型能力封装成稳定的服务。**能力层Agent 核心-**会不会造•LLM 与 Prompt模型调用、结构化输出·知识库体系私有知识检索、LLM Wiki·Agent 核心能力工具调用、长程任务、状态机。**交付层生产落地-**能不能上线•工程化与生产评测体系、可观测、灰度回滚、成本治理。这张模型里藏着一个对绝大多数工程师都成立的好消息你不是从零开始。一个写了 5 年 Java/Go 的后端其实已经占了「底座层」的一半便宜——高并发、稳定性、数据库、缓存、权限、部署本来就是企业把 Agent 落地的工程地基。他要补的只是模型调用、上下文预算、工具治理、状态机、质量评测这几块短板。反过来这张模型也不看你原来的标签。你是前端也好、后端也好最终都得往「全栈」补——因为 AI Agent 系统的交付是一个完整闭环缺了哪一头都上不了线。也正是沿着这张从工程底座、Agent 核心能力到生产交付的能力模型我们重新设计了「AI Agent 全栈工程师训练营」。课程没有把 RAG、MCP、Agent Loop 和部署拆成彼此孤立的知识点而是用14 周、六个持续演进的项目把它们串成一条完整的工程交付链路。01 一条主线从「小作坊」到「一个公司」如果只用一句话讲清这门课的结构我会这么说LLM 工程基础是搭起 AI 的「小作坊」Tool Runtime让 AI 学会跑腿办事Agent Loop让 AI 自动闭环做事Context Engineering 和 Memory管好所有对话和资料RAG把公司私有知识导进去保证回答有据可依Multi-Agent让多个 AI 分工搞定复杂需求Eval全程给 AI 打分检验它到底好不好最后工程化部署把平台搭起来、加上可观测——这时候它才真正像一个「公司」。七个章节就是沿着这张能力模型一层层搭起来的。你不是在学一堆散点而是在亲手把一个智能体「组织」起来。Q为什么坚持「用 AI 搓」而不是「调框架」市面上很多课教你调一调 LangChain搭个 Demo 就结束了。但 Demo 和能上线的系统之间隔着太多东西工具怎么注册、参数怎么校验、权限怎么控制、调用怎么审计、超时怎么重试、失败怎么恢复、Trace 怎么记录……这些不自己一行行搭一遍你永远不会明白企业里为什么这么在乎。Q为什么把 Eval 提到「护城河」的高度这是这门课最想强调的一点没有一套评测体系你永远不知道自己的 Agent 是变好了还是变差了。改一个 Prompt旧任务可能退化换一个模型工具调用行为可能就变了。所以课程里专门有一块讲 Agent Eval怎么构造 Golden Dataset怎么算任务成功率、工具调用准确率、引用准确率、幻觉率怎么做回归测试怎么用 LLM-as-Judge怎么用 Trace 分析失败到底发生在哪一步。一句话用数据证明 Agent 变好。这才是能写进简历、能拿出来讲的真本事。02 六个项目带你走完企业级 Agent 开发全链路光讲不练等于白讲。这门课围绕 6 个层层递进的项目展开01Agent 工具调用基础设施先搭建统一的模型与工具调用底座处理多模型路由、结构化输出、Streaming、限流重试以及成本和延迟记录。你将得到一套可以被后续项目复用的 Agent 基础设施。02Codebase Agent让 Agent 从「回答问题」升级为「执行任务」能够理解需求、读写文件、调用工具、运行测试并在失败后调整方案、继续执行。这一阶段重点解决 Agent Loop、任务状态、Checkpoint 和失败恢复。03Codebase RAG Agent面对大型代码库和知识库建立文档解析、混合检索、重排、记忆与上下文压缩能力。让 Agent 不仅能找到信息还能基于可靠的上下文给出可追溯的回答。04Multi-Agent Eval把规划、执行、检查和优化交给不同 Agent 协作完成同时建立自动化评测体系。通过 Golden Dataset、Trace、LLM-as-Judge 和回归测试用数据回答这个 Agent 到底做得好不好05Agent Production Ops 平台进一步解决部署、日志、监控、调用链追踪、版本管理、灰度发布、回滚和成本治理。做到这一步Agent 才真正具备持续运行和迭代的能力。06收官基于 DeerFlow 的综合项目综合前面五个阶段的能力完成深度研究平台与新一代软件工厂的二次开发走完一次企业级 Agent 项目的完整交付流程。尤其要说最后这个收官项目。DeerFlow 是开源的 AI Agent 框架定位是「AI Agent 的操作系统」。这门课的讲师姜宁老师正是 DeerFlow 的主导者与核心开发。你不仅要逐条拆解它的企业级架构源码还有机会通过筛选直接参与它的二次开发——你的 GitHub 上会留下公开贡献记录。面试时这比什么证书都好使。模型调用 → 工具执行 → 长任务 Agent → 知识与上下文 → 多 Agent 与评测 → 生产部署这才是六个项目最有价值的地方每完成一个项目前一个项目的能力都会被保留下来并继续向生产环境演进。传统产品经理正在成为下个被淘汰的“传统岗位”。过去画原型、写 PRD、跟进度的“传统技能包”在AI时代正迅速贬值。63% 的企业转型做 AI 产品当下的问题不再是“要不要学 AI ”而是“如何构建 AI 产品”。前段时间还跟字节、腾讯的资深 AI 产品经理沟通他们反馈在大量招人只要有 AI 相关的项目经验基本都能拿到面试机会而且领导很舍得给钱涨薪 40-60% 很正常01接下来的产品人得卷AI能力了如今AI大火行业极速发展的背后懂AI 产品人才却严重稀缺。这不是要你转技术岗而是要掌握构建 AI 产品的核心方法如何将你的领域知识转化为 AI 产品的核心竞争力如何用 AI 技术实现你的产品需求如何设计真正懂用户的 AI 交互体验……懂AI就是产品经理的“救命稻草”风口之下与其焦虑被行业淘汰不如先人一步享受AI技术带来的红利我把AI产品经理的学习全流程已经整理好了抓住AI时代风口轻松解锁职业新可能希望大家都能把握机遇实现薪资/职业跃迁这份完整版的大模型 AI 学习资料已经上传CSDN朋友们如果需要可以微信扫描下方CSDN官方认证二维码免费领取【保证100%免费】不限年龄不限岗位没有代码基础也能学现在扫码完课还送《AI产品面试题库》《AI大模型应用案例集》02掌握技术实战快速转型想成为一名卓越的AI大模型产品经理需要从技术、到项目实战的全方位转型指南**1**AI产品应用原理解析产品经理也能听懂对于产品经理来说如果你不懂技术做不了业务和AI大模型技术衔接、定义不了数据需求是没法完整的落地一个产品的本次课程专门面向产品经理人群解析当下最热门的AI产品应用的必备的「大模型」、「多模态」的实际应用和算法原理解析AI产品应用技术积累大模型能力简单易懂不需要会代码小白也能掌握大模型微调掌握主流大模型如DeepSeek、Qwen等的微调技术针对特定场景优化模型性能。学习如何利用领域数据如制造、医药、金融等进行模型定制AI Agent智能体搭建学习如何设计和开发AI Agent实现多任务协同、自主决策和复杂问题解决。构建垂类场景下的智能助手产品如制造业中的设备故障诊断Agent、金融领域的投资分析Agent等2超全行业案例解析课程详细讲解现阶段大模型在各个行业和领域的应用现状包括零售与电商、教育、医疗、泛娱乐、法律等等10大行业详细讲解案例的思路、应用场景以及背后的技术原理、核心技术揭秘各个行业、场景的真实现状和未来产品的发展与机遇可以说讲解完一个案例就能积累一个AI产品实践的经验课程中所涉及到的实战项目都可以直接在自己的工作中使用让自己的产品/项目有可借鉴的成功案例3AI产品经理求职专项辅导课程中会系统的帮助大家拆解字节、腾讯、百度等大厂AI PM岗位JD关键词掌握AI PM高频面试题型与回答框架展示 AI 相关能力的关键技巧Prompt设计、模型评估、A/B测试、成本意识、与算法/工程协作经验To B类AI产品经理突出“行业理解 技术落地 商业闭环”能力的简历结构设计展示项目成果从客户需求洞察到技术方案设计展现端到产品思维如何评估To B AI产品的可行性、客户付费意愿与实施成本To C类AI产品经理拆解头部公司岗位JD将过往尽力转化为AI产品叙事逻辑从行业趋势、产品设计题、案例分析数据分析题、技术理解边界等全流程辅导面试避免无效海投、锁定最适合的AI产品岗位03本次课程全程直播讲解能直接对话大佬和专业助教不懂就问超详细的案例小白也能轻松get完课后还赠送《AI产品经理面试题库》、《AI大模型应用案例集》不断更新中……适合人群想转型AI产品经理、AI项目管理专家、AI产品解决方案等岗位想进行AI产品创业的创业者想成为制作AI产品的程序员想利用AI解决企业问题的管理岗想在AI方向寻找就业方向的毕业生AI方向前景广阔、待遇好目前很多产品人已经通过完整学习拿到大厂高薪offer收入嗷嗷涨我把AI产品经理的学习全流程已经整理好了抓住AI时代风口轻松解锁职业新可能希望大家都能把握机遇实现薪资/职业跃迁这份完整版的大模型 AI 学习资料已经上传CSDN朋友们如果需要可以微信扫描下方CSDN官方认证二维码免费领取【保证100%免费】
