选自towardsdatascience
作者：Ahinand
机器之心编译
编辑：Panda
虽然大多数深度学习模型都是在 Linux 系统上训练的，但 Windows 也是一个非常重要的系统，也可能是很多机器学习初学者更为熟悉的系统。要在 Windows 上开发模型，首先当然是配置开发环境。Kaggle Master 及机器学习实践者 Abhinand 立足于自己的实践，给出了一种简单易行的 Windo
的游戏显卡，风冷当时是4K多。软件版本：NX10.0及以上。学习人群：会操机不会编程。NXUG12.0零基础绘图编程。UGNX高阶课-坐标系-补面。就是系统课、高阶课都是用它来录制的。还有当时的神棍也是用它来编的，现在还是比较丝滑。
·这台电脑是去年网上买配件组装的，整套下来是1w1713代CPU，内存海盗船32GB两条，专业的图形显卡用的也是风冷。这一套是刚买的，4.6k。17 12代的CPU也是用的专业的图形显卡，同样也是风冷。因为它原本是两条16GB的内存条，更换了两条32GB海盗船的，后面是加价730，现在总价是5.3k。
细心的朋友应该发现了，我的电脑很注重CPU和大内存，散热用的是风冷。为什么不用水冷？后面会讲，因为UG编程吃的就是CPU和内存。运行UG和计算刀路就会很流畅。内存属于是典型的花小钱办大事，内存大系统就能够提前储存，当我们需要的时候就可以直接调用。如果说内存不大，当我们需要时，那CPU还要重新计算，那就好比仓储越近，到货越快，大致就是这个原理。
那为什么会选择风冷？风冷的优点还是挺多的。首先耐用实惠，散热效果明显。缺点也有，就是太大了，太重了，也不够美观。水冷它的优点是小巧好看，缺点就是贵，然后散热效果我觉得没有风冷好，而且还容易坏。
以上是我的个人观点，大家都知道我买的车是二手车，房租是400一个月的单间，其实在生活上我觉得能用就行，我的花费主要是花在自我提升上。我算了一下，这些年我花在学习上的费用至少4个w以上，其中包括编程、设计还有考大专，还有一些专运营方面的知识，还包括工具，我也不喜欢用差的。
本来这台15的台式机，我放在工厂里面，用它来编程应该是足够的，因为考虑到使用效率低，会浪费时间。如果说复杂一点的图形，算个刀路几分钟，肯定也会影响心情，所以说才换了这台17的新设备，这可是我一年的房租。
其实我的消费理念很简单，在生活上能用就行，但学习提升该花的我不会去省，从来都不怕东西贵，就怕没有我需要的知识。看到很多朋友吃喝玩乐消费大手大脚，万儿八千的苹果手机说买就买，却为了那千儿八百的电脑配置，抠抠搜搜的，考虑到底是选15还是选17，纠结的不行。
如果说按照我的行事准则，为学习提升的，那肯定是闭着眼咬着牙也要选好的，反倒其他方面倒是可以节省一点。
最后再总结一下编程配置，选单核主屏高的CPU和大内存，优先选择风冷散热和专业图形显卡。如果说不差钱，都往最贵的买也没错，因为后面的四轴五轴计算刀路很吃CPU和内存。
以上仅代表个人观点。
