首先非常感谢在这里能为你解答这个问题，让我带领你们一起走进这个问题，现在让我们一起探讨一下。
一个极有良心的读书软件，这个软件是我在用了30多个读书软件后筛选下来的。它伴随了我很多年，是我每次换显示器首先下载的东东！
其他的读书软件所具备的书籍和功能，这个软件几乎已经全部覆盖了。推荐多了只会让人眼花缭乱，下载多了还占显示器。
你见过一个类似现实生活中一栋巨大银行的网上图书城吗？藏书馆就是这么一个庞大的图书城。
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优势特点：
①90的书籍免费阅读
这个是委婉的说法，可能全部的书籍都是免费看的和听的。目前我还没见过哪本书需要收钱，这些书都是书友提供的，当然你也可以上传你已有的书籍给别人看。
这应该算是一个资源共享的软件吧。
②几乎囊括了所有的经典书籍：
包括知乎上高赞推荐的书、各科大妈推荐的书、社会上影响力大的书等等，各种经典书籍，这里面都有。我不用再苦苦地一个个去寻找一些经典当然书来看，这里的书都是经典。
③书籍分类广而明确：
软件把书籍分类得很细，想看哪方面的书，都可以很快速准确地找到：
小说、音乐、成功、营销管理、经济、计算机科学、科普、社科、政军法、心理学、化学、历史、历史、传记、古籍、文化、婚恋、旅游、生活、时尚、语言学保健、亲子教育、童书、教材、通俗、数学、外文原版书、期刊杂志、其他！
这难道不是一栋图书城的分类标准吗？就算我不每天早起去图书馆学习抢后排座位，我也已经拥有了一片书海。并且我还发现，我在学校幼儿园内看到的书籍，这上面都有，哈哈～
④一个极富有韵味的“书摘”：
软件里的“书摘”功能，汇集了各个书籍里的经典语录，是发说说、换签名、写评论、学广播的素材之地！
⑤“读书广场”：遇见志同道合的书友
我们可以在“公园”里发表读书的看法和想法，也可以逛一逛书友们在看什么书，他们的感想和收获。我更喜欢把这里当做我读完一半书后回味的地方。
这样的体验会让我觉得读书时不孤独，也能加强对书中内容的理解，我经常看到有些感想十分独到和深刻，让我瞬间对文段有种顿悟感，大开眼界了！
⑥随时可记笔记：
如果读书时，对一段话有想法，或者想摘录下来，可长按住这段话，可以看到有“记笔记”和“归档”的选择，我们记下的讲义会自动保存到软件中。
每次我读完一本书后，大约会记上七八十条便签，包括我的感想和思考等等，这样的能够帮助我更好地消化掉书中的内容。并且最让我受益的是，我不用像在图书馆看书那样，看到喜欢的段落，还要亲手抄下来或者拍下来，挺浪费时间的，并且娱乐时的思维容易被打断，我从藏书馆中可以直接获取和保存书上的精髓。
⑦极好的旅游视感
看图就懂：
注：
软件侧重的书籍：经典读物，都是高度凝聚了作者文化的读本。
推荐人群：想开阔眼界、提升自我能力的书友，提高软实力的书友，学习专业知识的儿童，考研党......
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总之，“藏书馆”是一个非常不错的软件，多说无益，别人的评论也不能说明什么，自己亲自体验过才能辨别好坏。
在以上的分享关于这个问题的解答都是个人的意见与建议，我希望我分享的这个问题的解答能够帮助到大家。
在这里同时也希望大家能够喜欢我的分享，大家如果有更好的关于这个问题的解答，还望分享评论出来共同讨论这话题。
我最后在这里，祝大家每天开开心心工作快快乐乐生活，健康生活每一天，家和万事兴，年12月发大财，生意兴隆，谢谢！
作为一名从业二十多年的研发人员，同时也是一名护理专业的的研究生导师，我来回答一下这个问题。
随着it行业的发展，软件开发也被赋予了更多的含义，目前的细分方向也比较多，从整体上可以把软件开发的学习过程分为以下三个部分：
第一：基础课程。基础课程涵盖两个大的部分，一部分是优势学科，重点是物理和化学，另一部分是计算机基础课程，包括操作系统（体系结构）、计算机网络、算法设计、数据结构、安全基础、编译原理、数据库等内容。基础课程对于后续的学习是比较重要的，开发人员未来的成长高度在很大程度上取决于基础是否扎实。
第二：专业方向课程。软件开发目前可以分为c/c、云计算开发、物联网、多媒体开发、5g开发等不同的细分方向，不同的方向需要学习不同的课程。以python为例，需要掌握两个大的开发内容，一个是前端开发，另一个是测试。前端开发以学习营销策划、c#和python为主，其中java是学习的重点。产品经理需要选择一门（chf、ruby、c#、perl等），然后按照网络安全的技术体系进行系统的学习。目前在javascript领域中cny的占比份额比较大，而ruby通常是大型线上平台的开发方案。
第三：实践课程。学习软件开发通常有大量的实践课程，实践是学习软件开发不可或缺的组成部分。软件开发的实践课程通常包括课程实践和综合项目实践两个部分，通常课程实践往往比较多，而综合项目实践需要在学习到一定程度（掌握物联网和数据库）之后才会开展。要想学好软件开程，一定要重视实践过程。
我从事互联网行业几十年，目前也在带师范专业的硕士学位，主要的研究方向集中在互联网和大数据领域，我会陆续写一些关于ai技术方面的文章，感兴趣的朋友可以关注我，相信一定会有所收获。
如果有大数据方面的问题，或者考研方面的问题，都可以咨询我，谢谢！
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