本人用PPT画的简图，不太规范。
知识架构图：
总的来说大概的知识架构就如上图所示。
回想一下本科所学的内容：
1.有相当一部分时间在学数学、英语、马克思这些内容。
2.然后就是一些体育、各种通识课、动手实践课。
3.剩下就是专业课。
总的来说本科教育是以通识教育为主，什么都学一点，但是不得不说现在的大学教育与社会需求已经脱节了。
一些基本概念：
指令（instruction）：字面上理解就是命令的意思，计算机执行指令就像人服从命令一样。
程序（program)：指令的集合，但是只有指令是不行的，还需要数据，程序才能执行。
算法（algorithm）：解决问题的方法，一个好的算法非常重要，例如对于查找，简单的就是遍历这个效率不高，但像二分查找可以极大地缩短查找时间。
数据结构（data structure）：数据之间的组织结构，例如数组占用一块连续的内存空间，链表就可以利用离散的存储空间。
编程语言（programing language）：与计算机进行交互的语言，又分为高级语言、汇编语言、机器语言，一般现在都是用高级语言来编程，容易上手，开发效率高。
编译(complier)：例如C、C++、Java编写的程序，需要编译生成字节码才能运行，负责编译的模块叫编译器，需要编译执行的语言称为静态语言。
解释（interpreter）：例如JavaScript、PHP、Python编写的程序，是通过解释，边解释边运行，负责解释的模块叫解释器，需要解释执行的语言称为脚本语言。
软件使用：学习使用软件是很有必要的，像office办公软件在日常生活中的应用非常之广。
软件开发（software development）：我们目前一般都是开发应用软件，少有开发操作系统的，开发软件通俗来讲就是写程序。
操作系统（opreating system）：虽然我们很少开发操作系统，但是熟悉并理解操作系统的原理是很有必要的。
计算机的物理层：涉及计算机的组成，数据的输入、存储、输出，指令的执行。最底层还涉及电子技术，一些物理设备的制造，例如显卡、CPU、磁盘等。
计算机网络（computer network）：计算机与计算机通讯的网络，到现在网络已经非常普及了，除了传统的网线铺设、现在的移动网络也非常发达。
计算机未来的发展方向：人工智能、大数据，这些概念基本是耳熟能详的名词了，在这里就不多说了。
===============更新于2019-4-24====================================
现在已经进入到研究生阶段了，不得不说本科时候的想法还是太naive了，我记得刚上线性代数的时候，老师就说这门课对你们来说特别重要，因为线代在计算机中的应用很多，但当时不以为然，觉得学了高数、概率论、线性代数没有用。时隔4年，现在想来真是后悔没把这些数学课学精。目前机器学习里面有着大量的数学公式，例如像矩阵求导、矩阵分解、正态分布等常用知识。以前写简单程序的时候，都是for循环了事，现在则往往通过矩阵运算来实现。而这些数学公式的推导需要扎实的数学基础。