各位律师,各位助理: 大家好!今天的律师沙龙由我来给大家谈一谈刑事辩护方面的问题.这次我谈的,主要是我这么多年来办理刑事案件,从事刑事辩护中的一些体会. 刑事辩护,大家最关心的莫过于收费问题了.我认为,刑事案件的收费,跟以下四个方面有关. 首先,刑事辩护从收费角度来划分,可以划分成两个部分,一个是暴力犯罪,另一个是非暴力犯罪.之所以划分成这两个部分,跟这两类犯罪的特点有关. 暴力犯罪,是以抢劫.盗窃.强奸为典型的犯罪,通常情况下证据比较简单,而犯罪嫌疑人家庭经济条件比较差,费用难收上来: 非暴力…

律师在刑事辩护中的角色就像医院中的医生对病人一样,对嫌疑人至关重要.律师的百分之一的失误,对嫌疑人来讲就是百分之百的不幸.因此我在刑事辩护中更加谨慎认真,并归纳了一些注意点供朋友参考.    一.仔细阅读案件材料发现有价值的辩护点    公安.检查机关送至法院的起诉材料,并非都是无懈可击的.在实践中,我遇到过诸如数字计算方法不对.计算结果不对.证人证言之间矛盾等情况.认真发现并利用这些诉讼材料中的瑕疵,可以有效地影响法庭对嫌疑人的审理.       发现其中的瑕疵不是一件容易的事,这需要耐心地阅…

[案件地位]  这是一起各方争议很大的刑事案件.侦查机关曾将该案以非法拘禁罪立案侦查,以故意杀人罪移送检察机关审查起诉,公诉机关以非法拘禁形成故意伤害(致死)起诉,而法院最终以故意伤害罪判决,并且排除了各被告对于死亡结果的承担,分别判以有期徒刑缓刑乃至免予刑事处分等不同的刑事处罚.       法庭审理中,针对公诉方以非法拘禁形成故意伤害(致死)的指控,辩护律师利用庭前调查得到的信息,运用辩护技巧在法庭调查中确认了相关事实,并以此作为主要支撑证据,提出了不构成非法拘禁.故意伤害行为并非导致被害人…

法律网站分类 ­ ­一.北大类 ­ 中国法律信息网(北大法学院)www.Chinalawinfo.com ­ ­北大金融法研究中心  www.pkufli.net ­ ­宪政知识网(北大法学院)www.xianzheng.com ­ ­北大公法研究中心(北大法学院) www.publiclaw.cn ­ ­北京大学实证法务研究所法意网   www.lawyee.net ­ ­中国公众参与网(北大法学院)  www.cppss.cn ­ ­北大法学院硕士.博士论文索引数据库   www.law.p…

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什么是计算摄像学 计算摄像学(Computational Photography)是近年来越来越受到注意的一个新的领域,在学术界早已火热.本来计算摄像学的业界应用在群众中一直没什么知名度,直到Lytro公司推出了外观十分酷炫的光场相机,打着“先拍照再对焦”的噱头,这个学科一下子被很多研究领域以外的人开始注意到.那什么是计算摄像学呢?让我们看看清华大学和中科院的教授们怎么说[1]: “计算摄影学是一门将计算机视觉.数字信号处理.图形学等深度交叉的新兴学科,旨在结合计算.数字传感器.光学系统和智能光…

在现实生活中,警方审讯靠的不仅仅是自信和创造力(尽管这两点对审讯工作确有帮助)——审讯者还要在交际影响的心理战术方面接受过高水平训练.       让一个人认罪可不是件容易事,而警察有时能让无辜者承认没有犯下的罪行,这就证明了警察在心理操纵方面的过人之处.    没有两次审讯过程是完全相同的,不过审讯大多都利用了人性中的某些弱点.这些弱点的暴露一般依赖于人在经历截然相反的极端时所产生的压力,如主宰和服从.控制和依赖以及后果的最大化和最小化.如果审讯者能根据嫌犯的个性和经历,将环境和技巧有效地结合…

2017年7月9日上午6点10分,先师胡三清同志--新因果关系的提出者.植入式脑部电极癫痫治疗法的提出者.IEEE高级会员,因肺癌医治无效于杭州肿瘤医院去世,享年50岁.余蒙先师厚恩数载,一朝忽闻先师驾鹤西归,悲痛不已.瘁心之余,遂决意传先师之道,以慰先师在天之灵.如此,先师盖以瞑目矣! 格兰杰因果关系作为一种可以衡量时间序列之间相互影响关系的方法,最近十几年备受青睐.无论是经济学[1],气象科学[2],神经科学[3]都有广泛的应用,尽管后两者(气象和神经科学)连格兰杰自己都反对(格兰杰反对将格…

漫谈JVM 原文:https://liuzhengyang.github.io/2016/10/05/gossip-jvm/ 背景介绍 JVM已经是Java开发的必备技能了,JVM相当于Java的操作系统. JVM,java virtual machine, 即Java虚拟机,是运行java class文件的程序. Java代码经过Java编译器编译,会编译成class文件,一种平台无关的代码格式,class文件按照jvm规范,包括了java代码运行所需的元数据和代码等内容.jvm加载class…

Learning to Rank入门小结 + 漫谈 Learning to Rank入门小结 Table of Contents 1 前言 2 LTR流程 3 训练数据的获取4 特征抽取 3.1 人工标注 3.2 搜索日志 3.3 公共数据集 5 模型训练 5.1 训练方法 5.1.1 Pointwise 5.1.2 Pairwise 5.1.3 Listwise 6 效果评估7 参考 6.1 NDCG(Normalized Discounted Cumulative Gain) 6.1.1 定…