撮合交易的购售双方申报信息及节点通道信息

本资源是解决算法中动态规划中第一章斐波那契模型。我们通过四道例题来学习了什么是动态规划，从泰波那契数列开始，到解码方法结束。以四道典型例题，对我们的斐波那契数列模型有了新的认识，在解决个问题中，我将每道题的解题思路一画图版的形式展示出来，放在资源中，工大家学习参考，同时在堆第一章总结的思维导图也放在压缩包之中，供大家参考。

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包含美国地图，加拿大地图，和世界地图json数据

这个项目利用 ECharts、JavaScript 和 Flask 技术，构建了一个高度互动的 NBA 数据可视化平台。通过从两个开放数据接口实时获取最新的 NBA 球队和比赛数据，项目能够将这些信息以丰富多样的图表形式展现给用户，使得复杂的数据变得直观且易于理解。前端部分使用 ECharts 进行数据的可视化展示，包括球队的表现、比赛的比分走势、球员的统计数据等。JavaScript 的引入进一步增强了用户的交互体验，用户可以通过点击、悬停等操作查看详细信息，甚至可以动态筛选和对比数据。后端由 Flask 驱动，负责处理数据请求、接口管理以及与数据源的交互。Flask 的轻量级和灵活性使得后端开发更加高效，同时也保障了数据的实时性和准确性。通过后端的 API 服务，前端能够快速、无缝地获取和更新数据，确保用户始终看到最新的比赛信息。，创建一个功能完善的 Web 应用。它不仅为球迷提供了一个全新的方式来观看和分析比赛，还为开发者提供了一个关于如何利用现代技术栈快速构建数据驱动型应用的参考示例