计算机专业对电脑配置的要求因具体学习内容和阶段而有所不同，总体来说，有一定要求，但并非必须配置顶尖电脑，以下是具体分析：
一、基础学习阶段（如大一、大二）
在基础学习阶段，主要学习计算机基础知识、编程语言（如C语言、Python等）基础语法等，对电脑配置要求相对较低，一般配置的电脑即可满足需求：
处理器：像Intel酷睿i3或AMD锐龙3等中低端处理器即可，这些处理器能够流畅运行常见的编程软件和操作系统，满足日常编程练习和简单的代码编译需求。
内存：4GB - 8GB内存较为合适。4GB内存可以满足基本的编程操作，但如果同时打开多个程序或进行一些稍微复杂的操作，可能会有些吃力。8GB内存则会更加流畅，减少卡顿现象。
硬盘：128GB - 256GB的固态硬盘（SSD）即可。固态硬盘的读写速度快，能够提高电脑的启动速度和程序的加载速度，让编程学习更加高效。如果存储空间不够，也可以搭配一个512GB的机械硬盘（HDD）作为辅助存储。
显卡：集成显卡即可。在基础学习阶段，一般不需要进行图形图像处理或游戏等对显卡要求较高的操作，集成显卡能够满足日常的显示需求。
二、进阶学习阶段（如大二、大三）
当学习到一些进阶课程，如数据结构与算法、操作系统、数据库等，或者开始接触一些简单的软件开发项目时，电脑配置要求会有所提高：
处理器：建议选择Intel酷睿i5或AMD锐龙5及以上的处理器。这些处理器性能更强，能够更快地处理复杂的算法和程序，提高编程效率。例如，在进行数据结构的学习和实践时，一些复杂的排序算法或树结构的遍历等操作，需要处理器有足够的性能来快速执行代码。
内存：至少需要8GB内存，如果能够配备16GB内存会更好。随着学习内容的深入，可能会同时运行多个编程工具、数据库软件等，16GB内存能够更好地应对多任务操作，避免电脑卡顿。
硬盘：256GB - 512GB的固态硬盘是比较合适的选择。随着学习资料和项目的增多，较大的固态硬盘存储空间可以更好地满足需求，同时也能保证电脑的运行速度。
显卡：对于一些需要进行图形界面设计或简单的图形处理的课程（如计算机图形学基础部分），可以考虑配备入门级的独立显卡，如NVIDIA GeForce GTX 1050或AMD Radeon RX 550等。这些显卡能够提供比集成显卡更好的图形处理能力，满足一些基本的图形绘制和渲染需求。
三、高级学习阶段（如大三、大四）
如果学习到一些高级课程，如人工智能、机器学习、深度学习、计算机视觉等，或者参与一些大型的软件开发项目、科研项目等，对电脑配置要求会比较高：
处理器：建议选择Intel酷睿i7或AMD锐龙7及以上的高性能处理器，甚至可以考虑使用工作站级别的处理器。这些处理器具有更多的核心和线程，能够同时处理大量的数据和复杂的计算任务。例如，在深度学习中，训练神经网络模型需要进行大量的矩阵运算，高性能处理器可以大大缩短训练时间。
内存：至少需要16GB内存，如果能够配备32GB或更高的内存会更加理想。在处理大规模的数据集或运行复杂的机器学习算法时，大量的内存可以保证程序的流畅运行，避免因内存不足而导致的程序崩溃或卡顿。
硬盘：512GB及以上的固态硬盘是必不可少的。随着数据量的增加和项目的复杂度提高，较大的固态硬盘存储空间可以更好地存储大量的数据集、模型文件以及各种软件工具，同时也能保证电脑的快速读写速度。
显卡：对于人工智能、机器学习、深度学习等领域，显卡的作用非常重要。建议选择NVIDIA GeForce RTX 30系列或更高性能的显卡，如RTX 3060及以上，或者专业的NVIDIA Tesla系列显卡。这些显卡具有强大的图形处理能力和计算能力，能够加速深度学习模型的训练和推理过程。例如，在使用TensorFlow或PyTorch等深度学习框架时，显卡的CUDA计算能力可以显著提高模型的训练速度。
四、特殊情况
游戏开发方向：如果计算机专业学生专注于游戏开发，尤其是3D游戏开发，对电脑的图形处理能力要求极高。需要配备高性能的显卡，如NVIDIA GeForce RTX 40系列或AMD Radeon RX 7000系列等，同时处理器、内存等硬件也需要足够强大，以满足游戏开发过程中复杂的图形渲染和物理计算需求。
云计算与大数据方向：虽然云计算和大数据的处理主要依赖于服务器集群，但本地电脑也需要一定的配置来支持相关的开发和测试工作。例如，需要有足够的内存来运行Hadoop、Spark等大数据处理框架的本地测试环境，处理器性能也需要较强，以应对数据处理和分析任务。
计算机专业学生可以根据自己的学习阶段、学习方向以及预算等因素，合理选择电脑配置。