一个 macOS 桌面悬浮组件，用于实时查看 DeepSeek 平台 API 的用量和费用信息。

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 k-近邻算法概述k-近邻算法就是采用测量不同的特征值之间的距离进行分类它的工作原理是：存在一个样本数据集合，也称作训练样本集，并且样本集中每个数据都存在标签，即我们知道样本集中每一数据与所分类类别的对应关系。输入没有标签的新数据后，将新数据的每个特征最相似数据（最邻近）的分类标签。一般来说，我们只选择样本数据集中的前k个最相似的数据，这就是k-近邻算法中的k的出处，通常k<=2..

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#!/usr/bin/env python# -*- coding: utf-8 -*-"""Created on 2017-11-20@author: Negen"""import pyes#创建ES连接，这是我的ip地址，个人本机上就用localhost，默认端口9200conn = pyes.ES(['10.139.32.155:9200'])'''查询语句

#!/usr/bin/env python# -*- coding: utf-8 -*-"""Created on 2017-11-22@author: Negen"""import urllib2import urllibimport cookielibimport sysimport jsonreload(sys)sys.setdefaultencoding("utf

 k-近邻算法概述k-近邻算法就是采用测量不同的特征值之间的距离进行分类它的工作原理是：存在一个样本数据集合，也称作训练样本集，并且样本集中每个数据都存在标签，即我们知道样本集中每一数据与所分类类别的对应关系。输入没有标签的新数据后，将新数据的每个特征最相似数据（最邻近）的分类标签。一般来说，我们只选择样本数据集中的前k个最相似的数据，这就是k-近邻算法中的k的出处，通常k<=2..

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