昨天在学校的帖子看到一个大一的同学，说他学了 Python，虽然还有很多不懂的地方，但是享受写出正确结果的过程，所以想转专业到计算机，不知道自己适不适合。
闲着没事就写了一些我学校 cs 涉及的课程，都是我自己粗浅的理解，在细节也有不那么精准的地方，只是大概。贴在这里，希望能给有类似困惑的佬友提供一点帮助。 没找到合适的标签了。
以下是原回复内容：
计算机除了你提到的 Python 这种比较上层的内容，更多课程会涉及到系统软件的原理、底层硬件的组成和原理。
随心所欲地讲一些吧，“计算机” 这三个字就是你能看到的，你手里用的那个就是计算机，而这个专业最传统的课程并不是教你用计算机开发什么软件，当然多少也会有。
最传统的计算机课程，更多是涉及原理。
硬件层面（计算机组成原理课程 或者计算机体系结构等课程）：计算机是由哪些部分组成的，通电之后各部分是怎么运行起来的，流程是怎么样子的；关注的是内部的骨架、结构和运作方式。举几个例子，比如数在计算机里是怎么表示的，这个很关键啊，我们生活中的这些信息，怎么就能在计算机里显示，底层原理是怎么样的呢，说白了就是一堆 0 和 1 啊，更底层一些就是高电平和低电平。
光是数的表示就涉及到很多内容，原码补码反码，二进制十进制十六进制，整数怎么表示，浮点数怎么表示，不同的编码，还会稍微牵扯到不同的校验码。然后就是运算，数在计算机里怎么计算呢，加法怎么算，减法怎么算，乘法除法呢？你手算当然是你学过的，在计算机里用一堆 0 和 1 表示的数要怎么办呢？这些都是 “原理的内容”。
学了这些 “基础知识”，你终于可以了解计算机是怎么组成的了（毕竟是计算机组成原理嘛），像是什么运算器 控制器 指令存储器 数据存储器，输入输出设备，每个部分都可以是一个大章节，又都可以继续向外延申，比如昂：让计算机运行得有指令吧，指令需要存起来让控制器去获取吧，那就放到指令存储器里的，这里就可以向外延申到不同的指令系统，或者说 “指令集架构”，不同的厂商有自己的指令集，比如 Intel 的 x86 指令集，arm 的指令集架构，还有很多开源的指令集，risc-v 等等。
这里会学习各种指令的格式，作用，执行流程。 如果有进阶实验的话会涉及到让你自己设计指令集。 指令集可以当作硬件和软件的接口，大概就是表示 CPU 能够做什么，能做一个加法，那就是 add 指令，能做乘法，那就是 multiply 指令。假设你可以自己定义一条指令，比如打对象一巴掌（举个栗子而已），名字就叫 hit，你要来设计这条指令怎么运行，在每个环节怎么做，它需要什么数据吗，产生了什么结果吗，结果要保存在哪里吗。
其实计算机组成原理基本上就是围绕指令运行展开的，指令的全部执行流程，以及在这个流程中涉及到的每个部分的原理。（指令的获取，指令的译码，指令的执行，内存的访问，写回），关于内存，也是非常优雅、内容密度非常非常丰厚的一章哈哈哈哈，真的要在一章学会这么多大佬的智慧也太难了吧。
上面的课程只是硬件运行的原理！是运行，是已经有了机器了，你来学习。
更底层一些，可以让你学习怎么设计这个机器，说直白一点，就是怎么设计芯片！这个会学到数字逻辑课程，不过我们学校讲得不深（学的时候没用心学，但是我至今都认为这是最有用的一门课，虽然实际没怎么用到过 hhh，这才是计算机啊，去设计一个计算机，而不是组装一台计算机），有其他专业是更关注芯片设计的：微电子科学与工程或者集成电路工程
这门课按照我的理解是在做什么呢：用代码去描述硬件，把电路讲出来。
这里放一段我在大三写的日记，里面有不准确的地方哈，：
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计算机专业的人通过数字逻辑的知识，在 EDA 软件上设计电路，或者说是使用 verilog 语言，来描述电路，即说明哪根线应该连接在哪里，是通过编程语言描述出来的。这个阶段结束后会得到板图，然后电路设计人员就把这个板图交给下一个人员，他来根据板图绘制电路图，这里就要考虑线的粗细，长短，间距了。
我自己的理解就是，电路设计人员需要根据计算机的知识，来决定哪个信号传给哪个部位，就是怎么方便，怎么能使指令更快、更高效地执行，就怎么设计，这个设计不需要考虑线的长短粗细等问题，这些问题是后面电子专业的人考虑的，电子专业的人要确定多粗的线能把信号传过去，然后绘制成电路图，再交给制造厂，照着图生产芯片。
其实挺有意思的，我们设计电路，但是是为了让计算机更高效地执行，因为我们懂指令集，知道微体系结构等等，所以我们可以设计。
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当然除了设计芯片，也可以设计简单的功能，比如计算机组成原理里有加法器，那么你用人类的逻辑会计算，请你现在用数字的逻辑来计算（即为数字逻辑课程），具体什么意思呢，给你一堆 0 和 1，你把求和的结果给我输出出来，你要用到什么器件呢？
实话实说，这门课教的比较浅，对于绝大多数人来说都用不上。
继续，在硬件之上，是系统软件层面：操作系统，这也其实也算软件，但它是系统层面的软件，不是你写的简单的 python 软件。依旧是讲原理。
怎么描述呢，可以理解成一个把手吧，你不能和机器去交流，你告诉机器帮我打开明日方舟，它不懂。你要通过操作系统提供的可视化界面（苹果，windows，安卓这些都可以是操作系统，以及 linux），用鼠标去点明日方舟，操作系统把你执行的这些动作，翻译一下，翻译成机器能懂的一堆 0 和 1 组成的指令。所以操作系统可以说是硬件运转的灵魂？或许可以这么说吧。 它是来负责帮你管理机器管理硬件的。比如你打开多个软件，手机上有时候只能打开几个，电脑上或许可以开很多，手机也是有操作系统的，你只能开几个软件就是手机的操作系统检测的资源不够了，只能先关闭一些了。
这也是很硬核的一门课，凭印象描述吧，OS（operating system 就是操作系统，计算机组成原理可以缩写 co 或者 cod，computer organization and design，芯片设计或者集成电路设计可以叫 ic 设计，integrated circuit，计算机专业可以简称 cs 畜生（不是），computer science，计算机科学，科学！竟然是一门科学哎，有意思）
Os 比较重要的部分是内核，就是来管理各种资源的，比如刚才说的手机资源不足了。包括 CPU 时间、内存空间、硬盘存储等等。
在这基础上就会依次地学习进程管理，内存管理，文件系统等等。
这课其实我也没太学明白，糊里糊涂的。
再向上一层，编译原理，非常非常非常硬核的课，感觉集结了非常多大佬的智慧哈哈哈，也是非常非常非常抽象的一门课。
先讲一下它是干嘛的吧，简单说就是翻译的，把人类能看懂的编程语言翻译成机器能看懂的 0 和 1，或者说汇编语言，或者说机器能执行的目标代码（仅供参考哈，大方向是这样的）。当然 python 比较特殊，它用的不是编译器，而是解释器哈哈哈哈。
你想想很神奇吧，你写了一堆 print，又是什么加减法计算，又是输入又是输出的，然后编译器就把这些单词都都进来，然后输出一堆 0 和 1，然后这堆 0 和 1 机器就能看懂了，就能执行了（执行过程就是 cod 课程学的，编译原理 Compiler Principle，一般没见过缩写叫 CP 的，不过问题也不大，直接叫 compiler 会比较多）
Cp 这门课就是在学原理，什么原理？编译器是怎么把这些高级语言翻译成低级语言的，分为多个步骤，像什么词法分析，语法分析，语义分析，代码生成，代码优化等等，真的特别特别特别特别特别特别特别抽象！
你能感受到大佬们的智慧真的是难以企及。
不多说了，继续再向上一层。
算法与数据结构，这个可以说是大多数 cs 人比较喜欢看的，因为面试笔试确实是一定会涉及的，而且做一道题目会比较轻松，或者说正反馈比较及时吧，不像上面提到的那些，你来设计一个 os？你来自己写一个 compiler？你在 fpga 上跑一个 cpu 出来？跑吧写吧，一跑一个不吱声。
数据结构是什么意思呢，就是让数据变得有组织，比如哦，形成一棵树的样子，上面尖，下面宽。像什么数组，链表，栈，队列，树，图……
算法是什么意思呢，可以理解成解决一个问题的方法吧。比如你用的地图软件，怎么给你规划路径的。其实算法也是很难的一部分，能把算法研究明白也可以说明 cs 水平非常非常牛了。
像排序算法就有很多种，冒泡，快排等等；查找算法，二分，哈希；图和树上的算法，动态规划之类的。
再向上一层，是编程语言，像你用的 python，评论里的 c，c++，还有 java，还有好多编程语言。
这是干嘛的呢，是为了更好地和机器交流哇。你总不能写一堆 0 和 1 来操控计算机吧。虽然计算机刚出来的时候确实是这么干的哈哈哈。太艰辛了。
这年头你讲一句话，ai 也能看懂，所以我郑重建议把人类语言也定义为编程语言的一种（不是）
那在编程语言这个层面，就要去学习这门语言的规则，其实和学外语是类似的，语法规则，语义，等等。外语有很多种，编程语言也有很多种，各有特点。
还有一门课，计算机网络，CN，computer network
这课有涉及到底层的内容，也有中间和上层的内容，也讲述了大量的原理，大概就是 0 和 1 怎么在网络中传输的吧。
再向上，软件层面，有数据库，人工智能等等。
当然以上是最最经典的计算机的课，还有很多其他领域的课，像图形学，高性能计算等等，嵌入式也没提到。还有什么区块链，云计算，移动应用开发，游戏开发，以及和其他学科的交叉。
总体来说计算机涉及到的面非常广泛，我认为最本质的内容就是 0 和 1 的流动。
用 AI 总结了一下，计算机在各个层面的本质：
总结
1. 物理/硬件层面：
- 本质：驭电成算。 (用对电的驾驭，来实现计算)
2. 数据表示层面：
- 本质：化繁为简。 (将复杂信息简化为 0 和 1 的组合)
3. 计算层面：
- 本质：逻以成序。 (用逻辑运算构建秩序，形成程序)
4. 程序/软件层面：
- 本质：人为机动。 (人的意图通过机器自动执行)
5. 系统层面：
- 本质：群力协奏。 (各种资源协同工作，像交响乐一样和谐)
6. 应用层面：
- 本质：算无遗策。 (运用计算，周密筹划，解决问题)
所以，如果你对运行的原理感兴趣，愿意研究这些精妙的部件，渴望探索人类（最）伟大的智慧结晶，或许可以考虑转。
不过哈，这些其实都不是问题，本专业的人大多数也是学得糊里糊涂的，这种问题还是看个人，你的学习能力，意愿，方法都是很关键的，也包括资源，还有你对自己的期待值，毕竟想毕业总是容易的。
另外就是这年头 ai 这么聪明，这些人类已有的知识，有不懂的我感觉问 ai 都能学得很明白。
闲来无事写了这么多字，给有想法的师弟师妹们一些参考哈哈哈。
祝学业顺利！
我本科学校是分开的，天天旷课然后模电修了三次才过