图神经网络GNN：让模型学会理解关系数据
从图数据、消息传递、GCN、GraphSAGE、GAT、节点分类、图分类和PyTorch Geometric代码几个角度理解图神经网络。
# 机器学习 # 深度学习 # 图神经网络
学习笔记
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PPO算法：从策略梯度到裁剪目标函数
从策略梯度、重要性采样比率、优势函数、裁剪目标函数、Actor-Critic结构和PyTorch伪代码几个角度理解PPO算法。
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文本处理：让自然语言变成模型能理解的数字
从文本清洗、分词、词表、One-hot、词袋、TF-IDF、词向量、子词切分、padding 和 attention mask 几个角度理解 NLP 中文本如何变成模型输入。
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GBDT：从残差到梯度提升树的完整理解
从直觉、残差、负梯度、损失函数、学习率、分类任务、Python 实战和 XGBoost、LightGBM、CatBoost 等变体，系统理解 GBDT 的原理与应用。
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AICompanion 开发日志 04：真实模型接入诊断与情感交互方向校准
记录 AICompanion 在真实大模型接入体验上的新增内容，包括命令行诊断工具、流式与非流式模型测试、API 错误处理优化，以及项目方向从桌面助手校准为情感交互型 AI 角色应用。
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集成学习：让多个模型一起做决定
从 Bagging、随机森林、Boosting、GBDT、XGBoost、LightGBM 到 sklearn 实战，理解集成学习如何提升模型的稳定性和预测能力。
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AICompanion 开发日志 03：当前版本功能总览
记录 AICompanion 当前代码中已经实现的全部功能，包括 PySide6 聊天窗口、后台线程流式回复、OpenAI-compatible 大模型接口、SQLite 聊天记录、长期记忆、情绪状态和主动消息雏形。
# AICompanion # PySide6 # SQLite
AICompanion 开发日志 02：用 PySide6 搭建聊天窗口
记录 AICompanion 第二篇开发日志，从 PySide6 聊天窗口开始，实现主窗口、聊天列表、输入框、发送按钮、历史记录加载和后台线程流式回复，为后续接入大模型、SQLite、情绪系统和 Live2D 打基础。
# AICompanion # PySide6 # 桌面应用