С одной стороны на встройке 630 от Интела та же Сабнавтика будет еле шевелиться. С другой - дискретная видеокарта сжирает треть с лишним бюджета.

Разумным выходом будет отказаться от видеокарты. На эти деньги взять i7 11-ого поколения со встройкой UHD 750. К нему нормальный кулер, а не этот слабенький дешман, от которого проц тротлить будет под нагрузкой. Оперативку 2 планки по 16. SSD NVMe, если на материнке есть для него радиатор. Блок питания адекватный, хотя бы 80+ стандарт. В общем вложиться в нормальные комплектующие. А потом копить на видеокарту, ждать снижения цен.

У бесперебойников в общем-то две основные характеристики - максимальная мощность и емкость батареи. Мощность - ее прямо в названии в магазинах пишут. Ее должно хватать для типичного потребления компьютера. Для описанных в вопросе пк скорее всего и 300 Вт будет всегда хватать. Можно брать любой самый дешевый. А батарея - тут зависит от необходимого времени работы автономной. Почти любого ИБП хватит, чтобы нормально выключить компьютер. А если надо прямо проработать какое-то время, то гуглим "nix время автономной работы ИБП при нагрузке" и получаем список из протестированных ибп вместе с ценами.

Если коротко, то PyCharm - для тех, кто имеет опыт в разработке. А если подробнее, то дело тут не только в пайчарме, но и в пайтоне.

Когда запускаешь просто файлик через стандартный питоновский айдл, то рабочей папкой является папка, где файл лежит. А в случае с пайчармом, рабочий каталог - это папка проекта. Вот так пайчарм управляет питоновской фичей. В свойствах проекта можно изменять набор папок, где будут искаться импортируемые модули. А можно просто сделать import src.mist_loader. Кроме того каждый новый запуск кода в пайчарме - это по дефолту новый чистый запуск интерпретатора.

Для работы с нейросетями на питоне лучше всего использовать анаконду (или миниконду), в которой доступны среды разработки spyder и jupyter - менее гибкие, но довольно простые и дружелюбные к новичкам.

В таком виде код почти ничего не делает. Просто меняет структуру данных - список кортежей превращает в словарь, затем в список кортежей. Единственное значимое изменение - суммирование. Так просто используй сразу подходящую структуру. Например, словарь. И вся функция превращается в одну строчку внутри цикла.

foo = dict()

min_amount = 1
for type_, amount in (('food', 4), ('food', 3), ('car', 3), ('dog', 1)):
    foo[type_] = foo.get(type_, 0) + (amount if amount >= min_amount else 0)

print(*sorted(foo.items(), key=lambda x: x[1]), sep='\n')

Понадобилось сделать аппроксимацию полиномом m-й степени...
Подозреваю ограничение точности double...
В чём может быть проблема?

При решении таких задач хорошо бы опираться не на подозрения, а на математику - Феномен Рунге. Эта тема обычно проходится в универах в рамках курсов по вычислительной математике (ах, какая нелепость это ваше высшее образование). Или можно хотя бы погуглить "интерполяция полиномами высоких степеней". Тема изучена вдоль и поперек уже сотню лет как.