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Step-1-32k应用代码探讨了一种通用的Function Calling方法以及适用的大模型。Function Calling是连接语言模型与外部系统的机制，提升AI应用的集成度和效率。GitHub开源项目提供了这一通用方法，通过创建Kernel实例并导入插件实现函数调用。在经过测试后，包括Llama、DeepSeek等多个大模型平台都支持该方法。此方法可显著提高开发效率和灵活性，适用于多种智能化应用场景。

本文探讨了监控App中x-callback-url的实践指南，分析了其工作原理、应用场景，并以NotePlan为例，详细介绍了如何通过x-callback-url实现打开笔记、添加文本、创建笔记、删除笔记、筛选标签、搜索笔记、运行插件命令等操作。x-callback-url作为一种URL scheme，通过定义特定格式的URL实现iOS应用间的通信和功能互补，提高了应用协作效率和用户体验。

本文深入探讨了召回率模型在机器学习中的重要性，包括其定义、计算方法和应用场景。召回率衡量模型识别正类样本的能力，对需要高覆盖率的应用场景至关重要。文章还讨论了召回率与精确率的权衡关系，F值作为两者的调和平均，以及ROC和PR曲线在模型性能评估中的应用。通过优化策略和业务价值分析，强调了召回率模型在金融风控、医疗健康等领域的实际应用和经济社会效益。

在机器学习中，评估分类模型性能至关重要，sklearn库提供了精度（Precision）、召回率（Recall）和F1分数这三个关键指标。精度用于衡量预测为正类的准确性，尤其在假阳性代价高的场景，如垃圾邮件过滤中。召回率强调识别正类样本的能力，适用于漏报代价高的场合，如疾病检测。F1分数作为精度和召回率的调和平均数，适合难以同时优化这两者的场景。sklearn的简单接口可快速计算这些指标，帮助优化模型表现。