计算机专业的学生或对计算机科学感兴趣的读者可以阅读以下几本书：
《计算机网络》
作者：Andrew S. Tanenbaum
出版社：Prentice Hall
推荐理由：这本书以自顶向下的方式讲解计算机网络，从应用层开始逐步深入到物理层，语言通俗易懂，非常适合初学者。通过阅读这本书，可以对计算机网络的体系结构、协议等有一个全面的了解。
《操作系统》
作者：Andrew S. Tanenbaum
出版社：Prentice Hall
推荐理由：经典的操作系统入门教材，涵盖了操作系统的各个方面，包括进程管理、内存管理、文件系统等。书中通过丰富的实例和清晰的讲解，帮助读者理解操作系统的工作原理。
《数据结构与算法分析：C 语言描述》
作者：Mark Allen Weiss
出版社：Addison-Wesley
推荐理由：对于数据结构和算法的学习，这本书是一个很好的选择。它详细介绍了各种常见的数据结构和算法，并通过 C 语言实现，让读者不仅能够理解理论知识，还能掌握实际的编程技巧。书中内容丰富，包括处理器设计、存储器层次结构、I/O 系统等，有助于读者建立对计算机硬件系统的整体认识。
《计算机体系结构：量化研究方法》
作者：John L. Hennessy, David A. Patterson
出版社：Morgan Kaufmann
推荐理由：这本书深入探讨了计算机体系结构的各个方面，包括指令集体系结构、流水线、存储系统等。通过量化研究方法，让读者了解计算机体系结构设计中的各种权衡和优化。
《深入理解计算机系统》
作者：Randal E. Bryant, David R. O'Hallaron
出版社：Addison-Wesley
推荐理由：本书从程序员的视角详细阐述计算机系统的本质概念，并展示这些概念如何实实在在地影响应用程序的正确性、性能和实用性。书共12章，主要内容涵盖了从底层的信息表示和处理，到程序的机器级表示、处理器体系结构、存储器层次结构、链接、异常控制流、虚拟存储器、系统级 I/O、网络编程、并发编程等计算机系统的各个方面，将软件和硬件理论有机结合，帮助读者建立起对计算机系统的完整认知。
《计算机程序的构造和解释》
作者：Harold Abelson, Gerald Jay Sussman, Julie Sussman
出版社：MIT Press
推荐理由：本书涵盖编程和控制系统复杂性的思想，包括数据抽象、过程抽象、迭代、高阶函数、数据结构和算法、编译器 / 解释器、编程语言设计等多方面内容。强调通过构造过程抽象和数据抽象来解决问题，帮助读者理解如何将复杂的问题分解为更简单、可管理的部分，培养读者的抽象思维和模块化编程能力，这对于编写大型、复杂的软件系统至关重要。书中包含大量的示例代码和练习题，这些示例和习题不仅有助于读者理解抽象概念的具体应用，还能让读者通过实践加深对知识的掌握，提高编程技能。
《动手学深度学习》
作者：阿斯顿·张， 李沐， 扎卡里·C. 立顿， 亚历山大·J. 斯莫拉
出版社：人民邮电出版社
推荐理由：本书不仅阐述深度学习的算法原理，还演示它们的实现和运行。本书共分3个部分：第一部分介绍深度学习的背景，提供预备知识，并包括深度学习最基础的概念和技术；第二部分描述深度学习计算的重要组成部分，还解释近年来令深度学习在多个领域大获成功的卷积神经网络和循环神经网络；第三部分评价优化算法，检验影响深度学习计算性能的重要因素，并分别列举深度学习在计算机视觉和自然语言处理中的重要应用。
《算法竞赛入门经典训练指南》
作者：刘汝佳， 陈锋
出版社：清华大学出版社
推荐理由：本书共包括6章，分别为算法设计基础、数学基础、实用数据结构、几何问题、图论算法与模型以及更多算法专题。全书通过206道例题深入浅出地介绍了上述领域的各个知识点、经典思维方式以及程序实现的常见方法和技巧，并在章末给出了丰富的分类习题，供读者查漏补缺和强化学习效果。
《Python编程：从入门到实践》
作者：埃里克·马瑟斯
出版社：人民邮电出版社
推荐理由：本书是一本全面的Python编程从入门到实践教程，带领读者快速掌握编程基础知识、编写出能解决实际问题的代码并开发复杂项目。
这些书籍涵盖了计算机科学的多个核心领域，从基础知识到高级技术，适合不同阶段的学习者。建议根据个人兴趣和需求选择合适