计算机专业对电脑的要求因学习阶段和具体需求而有所不同，以下是详细分析：
一、基础学习阶段（课程学习、日常使用）
要求相对不高
处理器（CPU）：日常学习中，像阅读电子教材、浏览教学网站、编写简单的代码（如Python、Java等基础语法学习）等任务，对处理器的要求较低。中低端处理器，如英特尔酷睿i3（较新的型号）、AMD锐龙3等就足够了。这些处理器能够流畅地运行基本的操作系统任务和一些轻量级的编程软件。
内存（RAM）：4GB - 8GB内存是比较合适的。对于大多数基础课程的学习，4GB内存可以满足基本需求，但如果同时运行多个程序（如代码编辑器、浏览器、文档编辑软件等），8GB内存会更加流畅，减少卡顿现象。
存储（硬盘）：256GB - 512GB的固态硬盘（SSD）是比较理想的配置。固态硬盘的读写速度快，能够快速启动操作系统和软件，提高学习效率。对于存储空间，基础学习阶段的文件（如文档、简单的代码文件等）占用空间相对较小，256GB基本够用，但512GB可以提供更充裕的空间，避免后续因存储不足而频繁清理文件。
显卡（GPU）：集成显卡通常就足够了。在基础学习阶段，主要是一些文字处理、简单的图形界面操作等，不需要独立显卡的强大图形处理能力。不过，如果需要进行一些简单的图形设计（如绘制简单的流程图、使用Photoshop进行基础操作等），集成显卡也能胜任。
二、进阶学习阶段（软件开发、数据分析等）
要求逐渐提高
处理器（CPU）：如果涉及到较为复杂的软件开发，比如开发大型应用程序、进行多线程编程等，或者进行数据分析（如处理大规模数据集、运行复杂的机器学习算法等），就需要更强的处理器。英特尔酷睿i5或AMD锐龙5及以上的处理器会更合适。这些处理器的多核心和高主频能够更好地应对多任务处理和复杂计算。
内存（RAM）：至少需要8GB - 16GB内存。在处理大型数据集或者运行多个虚拟机（如在学习操作系统课程时，可能会用到虚拟机来模拟不同的操作系统环境）时，较大的内存可以避免频繁的内存交换，提高系统运行效率。
存储（硬盘）：512GB - 1TB的固态硬盘是比较推荐的配置。随着学习内容的增加，会涉及到更多的软件安装（专业的如开发工具、数据库管理系统等）、数据存储（如大型数据集、项目文件等），较大的存储空间可以避免频繁清理文件，同时固态硬盘的快速读写性能也能保证软件的快速加载和数据的高效读写。
显卡（GPU）：对于一些图形相关的进阶学习，如计算机图形学课程（学习3D建模、渲染等），或者在人工智能领域进行深度学习（训练神经网络模型等），独立显卡会很有帮助。例如，NVIDIA的GeForce GTX系列或者更高性能的RTX系列显卡可以提供强大的图形计算能力，加速图形渲染和学习深度模型的训练。
三、高级学习阶段（游戏开发、高性能计算等）
要求较高
处理器（CPU）：对于游戏开发，特别是3D游戏开发，或者参与高性能计算项目（如超级计算机模拟等），需要高端的处理器。英特尔酷睿i7或AMD锐龙7及以上的处理器，甚至一些专业工作站处理器（如英特尔至强系列）会是更好的选择。这些处理器能够提供更高的性能，满足复杂场景的实时渲染、大规模并行计算等需求。
内存（RAM）：16GB - 32GB内存是比较理想的配置。在游戏开发过程中，同时运行游戏引擎、编辑工具、调试工具等，或者在高性能计算中处理海量数据，较大的内存可以确保系统稳定运行，减少因内存不足导致的程序崩溃或卡顿。
存储（硬盘）：1TB以上的固态硬盘或者固态硬盘与机械硬盘的组合是比较常见的配置。大型游戏开发项目文件、复杂的高性能计算数据等需要大量的存储空间，同时固态硬盘用于快速读写频繁访问的文件，机械硬盘用于存储大量不经常访问的数据，可以兼顾速度和容量。
显卡（GPU）：高性能的独立显卡必不可少。对于游戏开发，显卡需要能够支持复杂的图形渲染技术，如实时光线追踪等。NVIDIA的RTX 30系列或者更高性能的显卡，或者AMD的Radeon RX系列高端显卡可以满足需求。在高性能计算中，一些显卡还支持CUDA等并行计算架构，可以用于加速计算密集型任务。
不过，对于大多数计算机专业学生来说，中高端配置的电脑（如英特尔酷睿i5或AMD锐龙5处理器，8GB - 16GB内存，512GB固态硬盘，集成显卡或中低端独立显卡）基本可以满足大部分学习需求。