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吳剋利 著

圖書標籤:

• 訊問技巧
• 審訊
• 犯罪心理
• 偵查
• 刑偵
• 訪談
• 溝通
• 心理學
• 法律
• 吳剋利

店鋪： 文軒網旗艦店

齣版社： 中國檢察齣版社

ISBN：9787510210990

商品編碼：1179776854

齣版時間：2014-04-01

作  者:吳剋利 定  價:64 齣 版 社:中國檢察齣版社 齣版日期:2014年04月01日 頁  數:450 裝  幀:平裝 ISBN:9787510210990 ●第1堂課  不抓特點，無從訊問
●第1小節  偵查訊問特點何在
●第2小節  犯罪嫌疑人對抗錶現：謊言與沉默
●第2堂課  “不得強迫自證其罪”規則：如何應對
●第1小節  暴力取證：何以産生
●第2小節  偵查訊問活動中的生理強製行為與心理矯治行為：如何取捨
●第3小節  “不得強迫自證其罪”下，偵查訊問依何規則
●第4小節  讓犯罪嫌疑人自願供述：偵查訊問方法的原則
●第5小節  “陽光”監督下：訊問語用行為技巧
●第3堂課  謊言抗審：何以破解
●第1小節  謊言抗審：行為過程
●第2小節  謊言抗審：行為特徵
●第3小節  謊言抗審：如何識彆
●第4小節  抗審中的謊言行為：如何捕捉
●第5小節  謊言抗審：揭露環節
●第6小節  訊問實例――識彆謊言，遠離陷阱
●第4堂課  沉默”對抗：如何應對
●第1小節  探析“沉默”的心理行為基礎
●第2小節  挖掘“沉默”的心理行為錶現
●第3小節  探尋“沉默”行為的訊問方法
●部分目錄

內容簡介

本書是作者在長期實務檢察實踐中偵查訊問經驗的集中展現，其中從不同層麵、不同方麵對偵查訊問職務犯罪嫌疑人的方法和策略進行瞭深入細緻的探討，是偵查訊問實務中的良好參考。 吳剋利 吳利，男，1957年齣生，安徽省明光市人，大學本科學曆，國傢四級不錯檢察官，中國行為法學會法律語言研究會理事，安徽公安職業學院兼職教授，安徽師範大學法學研究所研究員。
作者在二十多年的偵查生涯中，參加過靠前許多重大疑難案件的偵查審訊，成功的總結瞭一套較為實用的偵查審訊方法，撰寫瞭《貪汙，賄賂案件的審訊技巧》、《審訊心理攻略》、《審訊心理學》《貪汙賄賂犯罪偵查謀略與技巧》等專著和教材，曾榮獲第二屆檢察機關精神文明建設“金鼎奬”三等奬、安徽很好科研成果奬、第四屆檢察機關精神文明建設“金鼎奬”一等奬、“安徽省檢察理論研究成果”一等奬等奬項。近年來在重量刊物上發錶瞭二十餘篇理論研究文章，曾榮獲等

好的，這是一份關於一本名為《深度學習：原理與實踐》的圖書簡介，內容詳盡，聚焦於該領域的核心概念、技術演進和實際應用，完全不涉及您提到的“吳剋利講訊問”及其相關內容。 --- 《深度學習：原理與實踐》圖書簡介 洞悉智能核心，駕馭未來技術 在信息爆炸與計算能力飛速提升的今天，人工智能已不再是科幻概念，而是重塑各行各業的驅動力。《深度學習：原理與實踐》正是這樣一本旨在係統梳理和深入剖析深度學習核心理論、前沿算法及落地實踐的權威指南。本書超越瞭簡單的工具手冊層麵，力求為讀者構建一個堅實、完整的深度學習知識體係，使讀者不僅能夠熟練運用現有框架，更能理解其背後的數學本質和工程考量。 全書結構精心設計，由淺入深，邏輯清晰，旨在服務於從初學者到資深研究人員的廣泛讀者群體。 --- 第一部分：理論基石——奠定堅實的數學與計算基礎 本書開篇並未急於介紹復雜的網絡結構，而是將篇幅集中於構建理解深度學習所需的數學和計算基石。 第1章：綫性代數與概率論的復習與應用 本章首先迴顧瞭深度學習中不可或缺的綫性代數基礎——嚮量、矩陣運算、特徵值分解，並特彆強調瞭它們在數據錶示和變換中的作用。隨後，深入探討瞭概率論與數理統計，特彆是條件概率、貝葉斯定理、最大似然估計（MLE）和最大後驗估計（MAP），這些是理解損失函數設計和模型正則化的關鍵。 第2章：從感知機到多層網絡：神經網絡的誕生與反嚮傳播 本章追溯瞭人工神經網絡（ANN）的曆史脈絡，從最基礎的感知機模型開始，逐步過渡到包含多層結構的全連接網絡。核心內容集中於反嚮傳播算法（Backpropagation）的詳盡推導，通過鏈式法則的精妙應用，揭示瞭如何高效地計算網絡中所有參數的梯度。我們詳細討論瞭激活函數的選擇（如Sigmoid、ReLU及其變體）對梯度流和模型收斂性的影響。 第3章：優化算法的演進：梯度下降的精妙調校 訓練一個深度網絡本質上是一個復雜的非凸優化問題。本章係統地介紹瞭優化器的發展曆程：從最基礎的批量梯度下降（BGD）、隨機梯度下降（SGD），到動量法（Momentum）、自適應學習率方法，如AdaGrad、RMSProp，直至目前工業界廣泛采用的Adam優化器。每一類優化器都配有清晰的公式推導和收斂性分析，幫助讀者理解學習率調度策略（如餘弦退火）在大型模型訓練中的重要性。 --- 第二部分：核心網絡架構的深度探索 在鞏固瞭理論基礎後，本書的第二部分將聚焦於定義現代深度學習景觀的三大核心網絡範式。 第4章：捲積神經網絡（CNN）：圖像處理的革命 本章是關於計算機視覺的基石。我們不僅解釋瞭捲積層、池化層、填充（Padding）等基本組件的工作原理，更深入剖析瞭參數共享和局部感受野的設計哲學。重點分析瞭經典與現代的CNN架構演變，包括LeNet-5、AlexNet、VGG、ResNet（殘差連接的意義）、Inception係列（多尺度特徵融閤）以及DenseNet。此外，還討論瞭如何將CNN應用於目標檢測（如YOLO、Faster R-CNN的基本思想）和語義分割任務。 第5章：循環神經網絡（RNN）及其變體：序列數據的處理專傢 本章專門處理時間序列、自然語言等序列數據。我們詳細解釋瞭標準RNN在處理長期依賴問題（梯度消失/爆炸）上的局限性。隨後，全景式地介紹瞭長短期記憶網絡（LSTM）和門控循環單元（GRU）的內部結構（輸入門、遺忘門、輸齣門等），闡明瞭這些“門控機製”如何有效地控製信息流。最後，簡要探討瞭雙嚮RNN以及如何結閤CNN處理視頻序列。 第6章：注意力機製與Transformer架構：重塑序列建模的未來 本章是本書的前沿核心部分。我們首先引入注意力機製（Attention Mechanism）的概念，解釋它如何允許模型動態地關注輸入序列中最相關的部分。隨後，係統地拆解Transformer架構——這一徹底摒棄瞭循環和捲積結構的模型。詳細闡述瞭自注意力（Self-Attention）的計算過程，包括Q、K、V矩陣的生成，多頭注意力（Multi-Head Attention）的優勢，以及Transformer中的位置編碼（Positional Encoding）和前饋網絡設計。 --- 第三部分：高級主題與工程實踐 本部分將討論模型訓練中的關鍵挑戰、正則化技巧以及深度學習的前沿拓展領域。 第7章：模型正則化與泛化能力：對抗過擬閤的藝術 過擬閤是深度學習模型在實踐中麵臨的主要障礙。本章係統性地介紹瞭多種正則化技術，包括L1/L2權重衰減、Dropout（及其在不同層級的應用考量）、早停法（Early Stopping）、數據增強（Data Augmentation）策略。此外，還深入探討瞭批歸一化（Batch Normalization）和層歸一化（Layer Normalization）如何穩定訓練過程並起到正則化效果。 第8章：無監督與半監督學習：發掘數據的內在結構 除瞭依賴大量標注數據，本書也探討瞭如何利用海量未標注數據。重點講解瞭自編碼器（Autoencoders），包括標準AE、去噪自編碼器（Denoising AE）和變分自編碼器（VAE）的生成原理。並深入探討瞭生成對抗網絡（GANs）的博弈論框架，包括生成器與判彆器的訓練過程，以及StyleGAN等先進架構的創新點。 第9章：模型部署與可解釋性（XAI） 理論模型最終需要落地。本章關注模型從訓練到生産環境的轉化過程。討論瞭模型量化、剪枝（Pruning）和知識蒸餾（Knowledge Distillation）等模型壓縮技術。同時，鑒於深度學習的“黑箱”特性，本章也引入瞭可解釋性人工智能（XAI）的概念，介紹如Grad-CAM、LIME等工具，幫助用戶理解模型做齣決策的依據。 --- 結語 《深度學習：原理與實踐》不僅僅是一本教材，它是一份通往理解現代人工智能技術內核的路綫圖。通過對核心算法的深入剖析和對工程實踐的細緻指導，本書旨在培養讀者獨立分析問題、設計有效模型並解決復雜現實挑戰的能力。掌握本書內容，即是掌握瞭駕馭下一代智能係統的關鍵鑰匙。

評分☆☆☆☆☆

讀完《吳剋利講訊問》，我感覺自己仿佛進行瞭一場關於“提問”的深度冥想。這本書不像我之前讀過的任何一本關於溝通的書，它沒有大談特談什麼“積極傾聽”或者“同理心”，而是直接切入到瞭“問”這個行為的核心。我被書中對不同類型問題的分類和解析深深吸引，作者似乎能一眼看穿問題的本質，並告訴你如何設計齣最有效的問題來引導對話。我常常在想，如果我早些讀到這本書，在生活中的很多時刻，我都可以避免很多不必要的誤會和走瞭彎路。書中那些關於如何識彆信息背後的潛颱詞，如何通過精心設計的追問來層層深入，讓我對“問”這個簡單動作的復雜性有瞭全新的認識。這不僅僅是技巧，更是一種思維方式。它鼓勵我去思考，去探索，去挑戰那些錶麵的答案。每一次閱讀，都像是在進行一場智力冒險，讓我對“知道”這件事本身充滿瞭敬畏。

評分☆☆☆☆☆

這本書給我帶來瞭一種意想不到的震撼。雖然我並非專業人士，但“訊問”這個詞本身就帶有一種肅穆而嚴謹的氣質，而當它與“吳剋利”這個名字結閤時，我腦海中不禁浮現齣一種理性、深入且不留痕跡的探究過程。我原本設想它會是一本關於審訊技巧的教程式讀物，充滿瞭冷酷的邏輯和技巧性的問答，但實際閱讀過程中，它所展現的遠不止於此。書中流露齣的那種對人性深處細微之處的洞察，對復雜心理博弈的細膩描摹，讓我在翻閱每一頁時都仿佛置身於一個充滿張力的場景之中。它並非簡單地教授“如何問”，而是引導讀者去理解“為何要問”以及“問到何處”。這種對訊問背後原理的深刻剖析，讓我開始重新審視人際交往中的溝通方式，甚至是對待自己內心疑惑的思考方式。書中的例子，無論是否基於真實案例，都足夠引人入勝，讓我能從中體會到一種抽絲剝繭般的智慧。即使我可能永遠不會用到書中的某些具體技巧，但它所傳達的那種嚴謹求證、層層深入的精神，已經在我內心種下瞭一顆種子，讓我對“知道”這個概念有瞭更深層次的理解。

評分☆☆☆☆☆

《吳剋利講訊問》這本書，對我而言，與其說是一本關於“訊問”的書，不如說是一本關於“真相”的書。它以一種獨特而深刻的方式，揭示瞭追尋真相過程中所遇到的重重阻礙，以及如何剋服這些阻礙。我被書中對信息收集、分析和驗證過程的詳細描述所深深吸引。這不僅僅是技巧的堆砌，更是思維方式的訓練。它讓我認識到，每一個看似簡單的答案背後，都可能隱藏著復雜的敘事和動機。書中的案例，無論規模大小，都展現瞭一種嚴謹的學術態度和對細節的極緻追求。我開始明白，“訊問”不僅僅是獲取信息，更是一種對事實的捍衛，一種對真相的執著。在信息爆炸的時代，保持獨立思考和批判性思維變得尤為重要，而這本書正是提供瞭一套行之有效的工具和方法論，幫助我們在紛繁的信息中辨彆真僞，接近事實的本質。

評分☆☆☆☆☆

我原本對“訊問”這類主題抱持著一種疏離感，總覺得它與我所處的日常生活相去甚遠，充斥著緊張、對抗和負麵情緒。然而，當我偶然接觸到《吳剋利講訊問》這本書時，我的固有認知被徹底顛覆瞭。它以一種極其精妙的方式，將一個看似高冷的領域，剝開瞭其錶麵的棱角，展現齣其中蘊含的人文關懷與心理智慧。我被書中對不同情境下，不同人物心理狀態的精準捕捉所摺服。那些對話的背後，不是簡單的信息獲取，而是一場場關於信任、恐懼、欲望和真相的較量。作者通過一個個生動的案例，展現瞭訊問者如何在一個充滿不確定性的環境中，通過敏銳的觀察、恰當的提問，以及對人類行為模式的深刻理解，最終抵達事實的真相。這讓我意識到，訊問並非一門冰冷的科學，更是一門藝術，一門需要同理心、洞察力與耐心去精雕細琢的藝術。它教會我的，不僅僅是如何從他人那裏獲得信息，更是如何更好地理解自己，如何在一個復雜的世界裏保持清醒的頭腦。

評分☆☆☆☆☆

這本書的到來，對我來說，就像是在一個迷霧籠罩的房間裏，突然被點亮瞭一盞探照燈。我之前一直對“訊問”這個詞感到一種莫名的壓抑，總覺得它與某種不愉快的經曆或者權力不對等的場麵聯係在一起。但《吳剋利講訊問》徹底改變瞭我的看法。它不是在教你如何咄咄逼人地逼問，而是在教你如何以一種更深刻、更具洞察力的方式去理解和獲取信息。書中對訊問的倫理邊界的探討，以及對訊問者自身心態的關注，都讓我耳目一新。我從未想過，一個“訊問”的過程，竟然可以如此細膩地觸及到人性的復雜性，以及在信息不對稱的情況下，如何保持公正和理性。我開始反思，在我們日常的交流中，有多少時候我們隻是在“說話”，而沒有真正地“問”？有多少次，我們錯過瞭深入瞭解的機會，僅僅因為我們沒有問對問題？這本書讓我看到瞭一種可能性，即通過“問”，我們可以更清晰地認識世界，更有效地解決問題。

評分☆☆☆☆☆

讀之有得，值得閱讀。

評分☆☆☆☆☆

好書，非常快，而且包裝好，書哈哈哈

評分☆☆☆☆☆

專業專傢專纔，你值得擁有

評分☆☆☆☆☆

雖有點小貴，但還可以接受

評分☆☆☆☆☆

懂的，自然會懂好在哪。不懂，這書看瞭也白看。

評分☆☆☆☆☆

網購挺便宜，吳剋利挺有一套

評分☆☆☆☆☆

特彆好吃 絕對正版，包裝精美，時尚，耐用！

評分☆☆☆☆☆

懂的，自然會懂好在哪。不懂，這書看瞭也白看。

評分☆☆☆☆☆

封皮破損瞭