1. 解决问题（30%） 本音乐播放器解决了用户在播放音乐时遇到的卡顿、音质不佳以及跨设备无法同步的问题，提供了更流畅、更高品质的音乐播放体验。 2. 技术特点与性能（40%） 前端：使用 Vue.js 打造简洁直观的界面。 后端：基于 Node.js 和 MongoDB，支持快速响应和高效数据存储。 音频优化：支持高品质音乐和自定义音效（如均衡器调节）。 跨设备同步：通过 WebSocket 实现多设备间播放列表实时同步。 3. 快速上手（30%） 下载代码并安装依赖：运行 npm install。 启动服务：运行 npm start，打开 http://localhost:3000 即可访问播放器。 登录或注册账号，随时开始你的音乐之旅！

项目名称：某行业实时数据分析平台 项目简介： 本项目主要服务于电视信号质量监控与用户收视行为分析场景。随着智能终端普及和用户行为数据剧增，广电企业亟需一个高并发、低延迟的数据处理平台，支撑其在内容推荐、故障预警、收视统计等业务场景中的智能化决策。 核心功能模块： 项目整体功能划分为五大模块： 数据采集模块：对接广播设备与用户终端，通过 Kafka 实时采集信号质量指标、收视行为数据等； 实时计算模块：使用 Spark Streaming 对数据进行实时清洗、计算、聚合，生成分钟级统计指标； 历史查询模块：通过 ClickHouse 支撑秒级查询延迟，方便用户快速查询任意时间段内的收视数据与信号质量曲线； 告警模块：设定多维指标告警规则，实时识别设备异常、信号波动等问题，并通过邮件/短信推送至运维人员； 可视化与报表模块：提供图表、地图、报表导出等功能，供运营人员进行数据分析与汇报。 该平台为广电运营商提供了从“实时采集 → 数据处理 → 可视化分析”的一站式解决方案，大幅提高了用户行为洞察和问题响应能力。 技术架构与选型特点： 平台采用微服务架构，核心服务使用 Spring Boot 构建，保障系统模块解耦、易于扩展。数据流转采用 Kafka 作为消息中间件，计算引擎选用 Spark Streaming，实现高吞吐低延迟的数据处理；ClickHouse 用作查询分析型数据库，优化复杂查询性能。整体架构兼顾“批+流”的数据处理模式，结合 Redis 做缓存提速，系统支持日处理数据 6 亿条以上，具备良好的横向扩展能力和稳定性。