计算机类数学的学习内容主要包括以下几个方面：
高等数学：
这是计算机专业的基础课程，涵盖函数与极限、导数与微分、微分中值定理与导数的应用、不定积分、定积分及其应用、微分方程、向量代数与空间解析几何、多元函数微分法及其应用、重积分、曲线积分与曲面积分、无穷级数等内容。
线性代数：
主要研究向量、矩阵及其运算，包括行列式、矩阵、向量组的线性相关性、线性方程组、矩阵的特征值与特征向量和方阵对角化、二次型等内容。这门课程在图形学、机器学习、信号处理等领域有广泛应用。
离散数学：
研究集合、逻辑、图论、代数系统、半群、群、环、域、格与布尔代数、组合数学、数理逻辑、命题逻辑、一阶谓词演算、消解原理等内容。离散数学是计算机科学的理论基础，为算法分析、数据结构、编程语言设计等领域提供支持。
概率统计：
学习概率论的基本概念、随机变量及其概率分布、数字特征、大数定律与中心极限定理、统计量及其概率分布、参数估计和假设检验、回归分析、方差分析、马尔科夫链等内容。这门课程在数据分析、机器学习、信息论等领域有重要应用。
复变函数与积分变换：
复变函数主要研究复变数的函数理论，积分变换如傅里叶变换、拉普拉斯变换等，这些内容在信号处理、通信等领域有广泛应用。
数值分析：
研究数值计算方法，包括数值求解方程、数值积分、数值线性代数等。数值分析是计算机算法设计的重要工具，广泛应用于科学计算和工程领域。
计算方法：
学习如何利用数学方法解决计算问题，包括数值计算、符号计算、优化算法等。
数学建模与仿真：
通过数学模型描述实际系统，进行仿真分析，这在系统设计与优化中非常重要。
建议学生系统学习这些课程，并注重理论与实践相结合，通过实际项目应用来巩固所学知识。