Windows在初研究人员的探索下，研究出了一套更为精简的环境配置，极大的缩短了开发时间与效率，在此总结以供后来者参阅。
1、部署环境的配置
Windows10 64 home
IntelliJ IDEA 2018.2.1 pro
java version 1.8.0_172
PredictionIO 0.12.1(包含众多依赖包)
2、准备
首先，你的电脑是一定要有JDK的，并且配好环境变量
其次，你需要下载IDEA，最好专业版，功能全一点
最后，git一个demo，以供开发测试，运行以下代码即可
$ git clone https://github.com/apache/predictionio-template-attribute-based-classifier.git MyClassification
3、配置过程
3.1 安装插件
你安装好IDEA会有让你输入以前的配置，如果没有就点不输入就行，接下来你就会看见以下的页面，点击Configure~~>Plugins
之后就会出现下面的页面，按照指示操作即可
3.2 导入项目
可能需要一点时间，安装完插件之后，就可以打开之前下载的demo，具体操作如下
输入项目完成的页面，是下面这样的
3.3 添加依赖包
初步的导入项目已经完成，现在需要利用IDEA的SBT安装PredictionIO以及其依赖包
从这里下载build.sbt文件替换demo文件根目录里的同名文件
或者，你也可以把以下代码替换原来build.sbt的代码（此处也可参考所用包的版本）
name := "template-scala-parallel-classification" scalaVersion := "2.11.8"
libraryDependencies ++= Seq(
"org.apache.predictionio" %% "apache-predictionio-core" % "0.12.1" % "provided",
"org.apache.predictionio" %% "apache-predictionio-data-jdbc" % "0.12.1" % "provided",
"org.apache.predictionio" %% "apache-predictionio-data" % "0.12.1",
"mysql" % "mysql-connector-java" % "8.0.12",
"org.postgresql" % "postgresql" % "42.2.4",
"org.apache.predictionio" %% "apache-predictionio-data-hbase" % "0.12.1" % "provided",
"org.apache.predictionio" %% "apache-predictionio-data-elasticsearch" % "0.12.1" % "provided",
"org.apache.predictionio" %% "apache-predictionio-data-localfs" % "0.12.1" % "provided",
"org.apache.spark" %% "spark-mllib" % "2.1.1" % "provided")
之后右下角会弹出SBT的框框，点击下面页面的标记处，就可以静静的等待这些包安装，甚为方便。这可能会花费一点时间，不影响我们下面的操作，接着走。
3.4 添加补充文件
从这里下载log4j.properties文件添加到demo文件的根目录下
3.5 配置项目 (window下，仅配置模拟pio train)
这里要配置的东西颇多，在等待SBT下载包的时候，就可以开始这步。
接下来，会出现这个页面，较为清晰，请手打填写空的框框，勿漏标点符号
上面第四个框框，参照这一步，添加环境变量，点击加号一个一个添加。下面给出文本，复制即可。
方便添加，复制粘贴
PIO_STORAGE_REPOSITORIES_METADATA_NAME pio_meta
PIO_STORAGE_REPOSITORIES_METADATA_SOURCE MYSQL
PIO_STORAGE_REPOSITORIES_EVENTDATA_NAME pio_event
PIO_STORAGE_REPOSITORIES_EVENTDATA_SOURCE MYSQL
PIO_STORAGE_REPOSITORIES_MODELDATA_NAME pio_model
PIO_STORAGE_REPOSITORIES_MODELDATA_SOURCE MYSQL
PIO_STORAGE_SOURCES_MYSQL_TYPE jdbc
PIO_STORAGE_SOURCES_MYSQL_URL jdbc:mysql://localhost/pio?serverTimezone=GMT
PIO_STORAGE_SOURCES_MYSQL_USERNAME root
PIO_STORAGE_SOURCES_MYSQL_PASSWORD root
4、测试pio train
经过上面的步骤之后，只要你别弄错，基本是配置好了，下面就可以进行开发工作了，点击上面pio train旁的三角形运行按钮，等运行完成，无报错成功，就可以得到下面的输出：[INFO] [CoreWorkflow$] Training completed successfully.
5、关于Windows下开发的特殊之处
5.1 无法在终端下直接运行pio，部署服务
所以，只能在IDEA下开发引擎完毕，可以在服务器或者本机Docker(参照此方法)下部署服务
需要注意的是，如果在本机docker下部署服务，IDEA开发和Docker部署不能是同一个文件夹，要分开，否则出错
使用docker成功部署
5.2 IDEA模拟pio deploy出错
参照官方教程配置模拟pio deploy，然后是这样婶的，出错了，问题很大，直接用docker这种方法部署把。
6、参考资料
Developing Engines with IntelliJ IDEA(不够仔细的官方教程)