中德刑法学者的对话——罪刑法定与刑法解释
在全球化背景下，各国之间的交流与合作越来越频繁。而中德两国作为法治文化底蕴深厚、法律制度完善的国家之一，在刑法领域的交流与对话更是不断加强。本文将围绕罪刑法定原则和刑法解释这两个重要的刑法概念展开中德刑法学者之间的对话。
罪刑法定原则作为一个根本的刑法原则，被认为是维护公正与法治的基石。在中德两国，虽然罪刑法定原则在刑法体系中有着重要的地位，但在具体的理解和运用上仍存在一定的差异。
在中华人民共和国的刑法体系中，我国明确规定了罪刑法定原则：“无罪推定、罪刑法定、法律适用。”刑法第7条明确规定：“刑法有明文规定的，依照明文办理；法无明文规定的，不得以无法为由不办理。”这一条款体现了我国对罪刑法定原则的高度重视。
而在德国刑法体系中，罪刑法定原则表现为“法律决定刑罚的基本原则”。德国刑法典第1条规定：“非经法律规定，不能以刑事责任追究任何人。”德国法律制度注重法律的确切性和确定性，这一原则在法院判决和司法实践中得到了广泛的应用。
刑法解释作为刑法实施的指导和规范，对于保障刑法的适用和有效性具有重要作用。中德两国在刑法解释的发展与趋势上存在一些差异。
在中国，最高人民法院、最高人民检察院和公安部共同发布《关于办理刑事案件具体应用法律若干问题的解释》等刑事司法解释，对于刑法的具体适用提供了指导。在司法实践中，我国各级法院还会根据实际情况发布相关的司法解释，以便更好地处理具体案件。
而在德国，刑法的解释和适用主要通过法院判例来实现。德国联邦宪法法院和联邦最高法院的判决对于刑法的适用具有最高的权威性，它们对于刑罚的确定和适用起到了重要的影响作用。
在中德两国的刑法领域，学者之间的对话与合作十分活跃。他们通过学术研讨会、学术交流和刑法研究项目等形式，加强了相互的了解和合作。
中德两国的刑法学者在罪刑法定原则和刑法解释等问题上进行了广泛的研究和探讨。他们分享各自国家的经验和观点，针对刑法实践中的难题进行深入的研究，并致力于提出切实可行的解决方案。
此外，中德两国的刑法学者还在学术期刊上发表了许多有关刑法的论文，以促进学术交流和知识传播。这些学术交流和合作不仅丰富了中德刑法学者之间的学术研究，也为两国刑法制度的改革和创新提供了有益的借鉴。
中德刑法学者之间的对话和合作对刑法的发展具有积极的影响。他们通过互相借鉴、共同研究的方式，推动了刑法学理论的进步和刑法制度的改革。
中德刑法学者在对罪刑法定原则的研究中，深入探讨了其底层理论和实践应用，为构建公正、合理的刑法体系提供了理论依据。
而在刑法解释的研究中，中德学者通过比较研究和案例分析，不断总结刑法解释的方法和原则，为刑法解释的完善和刑事司法实践的规范提供了有益的经验。
通过中德刑法学者的对话与合作，两国刑法学的研究水平不断提高，刑法理论与实践也得到了有效的结合。这为两国刑法制度的现代化和发展注入了新的活力。
中德刑法学者的对话与合作是两国刑法交流的重要组成部分，也是推动刑法发展的重要力量。通过共同努力，中德两国在罪刑法定和刑法解释等方面取得了一系列的成果。
未来，中德两国的刑法学者应进一步加强沟通与合作，共同面对全球化时代的刑法挑战，为两国刑法制度的改革与发展作出更大的贡献。
如果79年法律不认为是犯罪的，适用当时的法律；如果当时的法律认为是犯罪的， 没过追诉期的，按照当时的法律追究刑事责任，但是如果97年刑法不认为是犯罪或者处刑较轻的，适用97年。 97年刑法施行以前，依照当时的法律已经作出的生效判决，继续有效。 总之，就是“从旧兼从轻”，原则上适用旧的，新的处罚较轻就适用新的，新的出台前已经判了的，判决书仍然有效。
不是，是对刑法法条的具体解释，对刑法法条适用有一定的指导作用。
刑法法律解释类比
刑法是一个涉及到国家法律体系中的一个重要领域，它规范了犯罪行为以及对犯罪行为的处罚和制裁。而法律解释则是对法律具体条文内涵和适用范围的解释和阐述。在刑法领域中，类比是一种常见的法律解释方法。
类比法律解释方法是指根据已有的法律规定和判例，对相似的事物或情况进行类比推理，以便对新的案件作出判断和决策。类比法律解释方法的使用需要谨慎，因为不同案件可能存在细微的差异，类比的适用性需要认真权衡。
类比法律解释方法在刑法领域中起到了重要的作用。例如，在某些案件中，犯罪嫌疑人可能会以各种方式进行辩护。法官在审理这些案件时，可以参考类似的案例和法律规定，来判断是否适用于当前的案件。
类比原则是类比法律解释方法的基础。类比原则要求类似的情况要受到类似的对待，类似的规则对应类似的结果。类比原则的目的是保持刑法适用的一致性和公正性。
- 类比适用性
类比法律解释方法的适用性是需要慎重考虑的。在类比时，需要确保原案和新案有足够的相似性，以及相关法律规定对类似情况的适用性。如果两个案件之间存在显著的差异，类比法律解释方法可能不适用。
- 类比的限制
类比法律解释方法有一定的限制。由于每个案件的具体情况都可能存在差异，无法完全类比。此外，类比法律解释方法也可能造成判决不一致或不合理的情况。
- 法律解释的权威性
在刑法领域中，法律解释的权威性非常重要。通常，法律解释应由相关机构或官方解释，并在一定程度上具有约束力。法律解释的权威性可以保证类比法律解释方法的合理性。
类比法律解释方法的应用在刑法领域是十分复杂和关键的。法官需要充分考虑不同案件之间的相似性和差异性，权衡类比法律解释的适用性。同时，法律解释的权威性也需要被尊重和维护。
总的来说，刑法法律解释类比是解决复杂案件和确保刑法适用性的重要手段之一。然而，类比法律解释方法的使用需要谨慎，并且在合适的情况下使用。只有在相似性和权威性得到保证的前提下，类比法律解释方法才能发挥其应有的作用。
刑法是司法机关约束和惩罚犯罪行为的法律规范，具有明确的适用对象和适用范围。其中，假发票作为一种常见的经济犯罪行为，在刑法中也有相应的规定和处罚。
根据我国刑法的规定，伪造、变造、买卖、出售、使用伪造的发票等行为构成以发票诈骗罪，依法可处以拘役或者有期徒刑，以及罚金的刑罚。而根据发票管理办法规定的发票管理行为不规范可能被视为发票的伪造，进而构成发票诈骗犯罪。
企业若使用假发票用于虚增开支或避税等行为，将承担法律责任。同时，作为个人，若涉嫌使用假发票进行违法行为，也会面临刑事诉讼和法律处罚。
为降低企业和个人使用假发票的法律风险，建议加强对购票、报账、审计等环节的管理，并确保所有发票的真实性和合法性。此外，建议定期进行内部审计，及时发现和纠正可能存在的问题。
作为企业和个人，在经济活动中坚决遵守刑法规定，拒绝使用和参与假发票等违法行为，是维护自身合法权益的重要举措。同时，也有助于维护市场秩序和整体经济环境的健康发展。
法律思想是法学研究的核心内容之一，其中探讨刑法及其运作方式在社会中的作用至关重要。本文将围绕**以刑去刑**这一法律思想展开深入探讨，解析其中的内涵与实践意义。
“以刑去刑”作为一种法律思想，是指通过刑法的制约与运作，最终达到社会规范的约束和公平正义的实现。在现代社会中，刑法作为一种强制性法律规范，扮演着维护社会秩序和保护公民权益的重要角色。而“以刑去刑”恰恰体现了对刑法运作的一种深刻反思和探索。
**以刑去刑**法律思想的核心在于通过对刑法的运作机制进行调整和优化，以实现对罪犯的惩罚与教育相结合，从而达到社会安定与公平正义的最佳平衡。这一思想强调的是刑法的温和性与普适性，即在执行刑法时要注重人性化，不仅仅是简单的惩罚，更要考虑到罪犯的教育和社会融入。
随着社会的不断进步和人们法治意识的提升，**以刑去刑**法律思想在现代社会中得到了广泛的认可和应用。人们越来越重视刑法的温和性和普适性，不再仅仅将其视为惩罚工具，而是将人权和社会正义纳入刑法的制定和执行中。
**以刑去刑**法律思想作为法学研究的重要内容之一，旨在探讨如何通过刑法的运作实现社会秩序和公平正义。只有在不断深化对刑法本质和功能的认识，不断完善刑法制度，才能更好地实现人类社会的持续发展和进步。
根据你讲述的情况，应该认定为侵占罪。犯罪嫌疑人是占用而不是秘密窃取。
盗窃罪和侵占罪的概念与区别
一、盗窃罪是指以非法占有为目的，秘密窃取公私财物数额较大或者多次盗窃、入户盗窃、携带凶器盗窃、扒窃公私财物的行为。侵占罪，是指以非法占有为目的，将他人的交给自己保管的财物、遗忘物或者埋藏物非法占为己有，数额较大，拒不交还的行为。
之前看了Mahout官方示例 20news 的调用实现；于是想根据示例的流程实现其他例子。网上看到了一个关于天气适不适合打羽毛球的例子。
训练数据：
Day Outlook Temperature Humidity Wind PlayTennis
D1 Sunny Hot High Weak No
D2 Sunny Hot High Strong No
D3 Overcast Hot High Weak Yes
D4 Rain Mild High Weak Yes
D5 Rain Cool Normal Weak Yes
D6 Rain Cool Normal Strong No
D7 Overcast Cool Normal Strong Yes
D8 Sunny Mild High Weak No
D9 Sunny Cool Normal Weak Yes
D10 Rain Mild Normal Weak Yes
D11 Sunny Mild Normal Strong Yes
D12 Overcast Mild High Strong Yes
D13 Overcast Hot Normal Weak Yes
D14 Rain Mild High Strong No
检测数据：
sunny，hot，high，weak
结果：
Yes=》 0.007039
No=》 0.027418
于是使用Java代码调用Mahout的工具类实现分类。
基本思想：
1. 构造分类数据。
2. 使用Mahout工具类进行训练，得到训练模型。
3。将要检测数据转换成vector数据。
4. 分类器对vector数据进行分类。
接下来贴下我的代码实现=》
1. 构造分类数据：
在hdfs主要创建一个文件夹路径 /zhoujainfeng/playtennis/input 并将分类文件夹 no 和 yes 的数据传到hdfs上面。
数据文件格式，如D1文件内容： Sunny Hot High Weak
2. 使用Mahout工具类进行训练，得到训练模型。
3。将要检测数据转换成vector数据。
4. 分类器对vector数据进行分类。
这三步，代码我就一次全贴出来；主要是两个类 PlayTennis1 和 BayesCheckData = =》
package myTesting.bayes;
import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.fs.FileSystem;
import org.apache.hadoop.fs.Path;
import org.apache.hadoop.util.ToolRunner;
import org.apache.mahout.classifier.naivebayes.training.TrainNaiveBayesJob;
import org.apache.mahout.text.SequenceFilesFromDirectory;
import org.apache.mahout.vectorizer.SparseVectorsFromSequenceFiles;
public class PlayTennis1 {
private static final String WORK_DIR = "hdfs://192.168.9.72:9000/zhoujianfeng/playtennis";
/*
* 测试代码
*/
public static void main(String[] args) {
//将训练数据转换成 vector数据
makeTrainVector();
//产生训练模型
makeModel(false);
//测试检测数据
BayesCheckData.printResult();
}
public static void makeCheckVector(){
//将测试数据转换成序列化文件
try {
Configuration conf = new Configuration();
conf.addResource(new Path("/usr/local/hadoop/conf/core-site.xml"));
String input = WORK_DIR+Path.SEPARATOR+"testinput";
String output = WORK_DIR+Path.SEPARATOR+"tennis-test-seq";
Path in = new Path(input);
Path out = new Path(output);
FileSystem fs = FileSystem.get(conf);
if(fs.exists(in)){
if(fs.exists(out)){
//boolean参数是，是否递归删除的意思
fs.delete(out, true);
}
SequenceFilesFromDirectory sffd = new SequenceFilesFromDirectory();
String[] params = new String[]{"-i",input,"-o",output,"-ow"};
ToolRunner.run(sffd, params);
}
} catch (Exception e) {
// TODO Auto-generated catch block
e.printStackTrace();
System.out.println("文件序列化失败！");
System.exit(1);
}
//将序列化文件转换成向量文件
try {
Configuration conf = new Configuration();
conf.addResource(new Path("/usr/local/hadoop/conf/core-site.xml"));
String input = WORK_DIR+Path.SEPARATOR+"tennis-test-seq";
String output = WORK_DIR+Path.SEPARATOR+"tennis-test-vectors";
Path in = new Path(input);
Path out = new Path(output);
FileSystem fs = FileSystem.get(conf);
if(fs.exists(in)){
if(fs.exists(out)){
//boolean参数是，是否递归删除的意思
fs.delete(out, true);
}
SparseVectorsFromSequenceFiles svfsf = new SparseVectorsFromSequenceFiles();
String[] params = new String[]{"-i",input,"-o",output,"-lnorm","-nv","-wt","tfidf"};
ToolRunner.run(svfsf, params);
}
} catch (Exception e) {
// TODO Auto-generated catch block
e.printStackTrace();
System.out.println("序列化文件转换成向量失败！");
System.out.println(2);
}
}
public static void makeTrainVector(){
//将测试数据转换成序列化文件
try {
Configuration conf = new Configuration();
conf.addResource(new Path("/usr/local/hadoop/conf/core-site.xml"));
String input = WORK_DIR+Path.SEPARATOR+"input";
String output = WORK_DIR+Path.SEPARATOR+"tennis-seq";
Path in = new Path(input);
Path out = new Path(output);
FileSystem fs = FileSystem.get(conf);
if(fs.exists(in)){
if(fs.exists(out)){
//boolean参数是，是否递归删除的意思
fs.delete(out, true);
}
SequenceFilesFromDirectory sffd = new SequenceFilesFromDirectory();
String[] params = new String[]{"-i",input,"-o",output,"-ow"};
ToolRunner.run(sffd, params);
}
} catch (Exception e) {
// TODO Auto-generated catch block
e.printStackTrace();
System.out.println("文件序列化失败！");
System.exit(1);
}
//将序列化文件转换成向量文件
try {
Configuration conf = new Configuration();
conf.addResource(new Path("/usr/local/hadoop/conf/core-site.xml"));
String input = WORK_DIR+Path.SEPARATOR+"tennis-seq";
String output = WORK_DIR+Path.SEPARATOR+"tennis-vectors";
Path in = new Path(input);
Path out = new Path(output);
FileSystem fs = FileSystem.get(conf);
if(fs.exists(in)){
if(fs.exists(out)){
//boolean参数是，是否递归删除的意思
fs.delete(out, true);
}
SparseVectorsFromSequenceFiles svfsf = new SparseVectorsFromSequenceFiles();
String[] params = new String[]{"-i",input,"-o",output,"-lnorm","-nv","-wt","tfidf"};
ToolRunner.run(svfsf, params);
}
} catch (Exception e) {
// TODO Auto-generated catch block
e.printStackTrace();
System.out.println("序列化文件转换成向量失败！");
System.out.println(2);
}
}
public static void makeModel(boolean completelyNB){
try {
Configuration conf = new Configuration();
conf.addResource(new Path("/usr/local/hadoop/conf/core-site.xml"));
String input = WORK_DIR+Path.SEPARATOR+"tennis-vectors"+Path.SEPARATOR+"tfidf-vectors";
String model = WORK_DIR+Path.SEPARATOR+"model";
String labelindex = WORK_DIR+Path.SEPARATOR+"labelindex";
Path in = new Path(input);
Path out = new Path(model);
Path label = new Path(labelindex);
FileSystem fs = FileSystem.get(conf);
if(fs.exists(in)){
if(fs.exists(out)){
//boolean参数是，是否递归删除的意思
fs.delete(out, true);
}
if(fs.exists(label)){
//boolean参数是，是否递归删除的意思
fs.delete(label, true);
}
TrainNaiveBayesJob tnbj = new TrainNaiveBayesJob();
String[] params =null;
if(completelyNB){
params = new String[]{"-i",input,"-el","-o",model,"-li",labelindex,"-ow","-c"};
}else{
params = new String[]{"-i",input,"-el","-o",model,"-li",labelindex,"-ow"};
}
ToolRunner.run(tnbj, params);
}
} catch (Exception e) {
// TODO Auto-generated catch block
e.printStackTrace();
System.out.println("生成训练模型失败！");
System.exit(3);
}
}
}
package myTesting.bayes;
import java.io.IOException;
import java.util.HashMap;
import java.util.Map;
import org.apache.commons.lang.StringUtils;
import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.fs.Path;
import org.apache.hadoop.fs.PathFilter;
import org.apache.hadoop.io.IntWritable;
import org.apache.hadoop.io.LongWritable;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.mahout.classifier.naivebayes.BayesUtils;
import org.apache.mahout.classifier.naivebayes.NaiveBayesModel;
import org.apache.mahout.classifier.naivebayes.StandardNaiveBayesClassifier;
import org.apache.mahout.common.Pair;
import org.apache.mahout.common.iterator.sequencefile.PathType;
import org.apache.mahout.common.iterator.sequencefile.SequenceFileDirIterable;
import org.apache.mahout.math.RandomAccessSparseVector;
import org.apache.mahout.math.Vector;
import org.apache.mahout.math.Vector.Element;
import org.apache.mahout.vectorizer.TFIDF;
import com.google.common.collect.ConcurrentHashMultiset;
import com.google.common.collect.Multiset;
public class BayesCheckData {
private static StandardNaiveBayesClassifier classifier;
private static Map<String, Integer> dictionary;
private static Map<Integer, Long> documentFrequency;
private static Map<Integer, String> labelIndex;
public void init(Configuration conf){
try {
String modelPath = "/zhoujianfeng/playtennis/model";
String dictionaryPath = "/zhoujianfeng/playtennis/tennis-vectors/dictionary.file-0";
String documentFrequencyPath = "/zhoujianfeng/playtennis/tennis-vectors/df-count";
String labelIndexPath = "/zhoujianfeng/playtennis/labelindex";
dictionary = readDictionnary(conf, new Path(dictionaryPath));
documentFrequency = readDocumentFrequency(conf, new Path(documentFrequencyPath));
labelIndex = BayesUtils.readLabelIndex(conf, new Path(labelIndexPath));
NaiveBayesModel model = NaiveBayesModel.materialize(new Path(modelPath), conf);
classifier = new StandardNaiveBayesClassifier(model);
} catch (IOException e) {
// TODO Auto-generated catch block
e.printStackTrace();
System.out.println("检测数据构造成vectors初始化时报错。。。。");
System.exit(4);
}
}
/**
* 加载字典文件，Key: TermValue； Value：TermID
* @param conf
* @param dictionnaryDir
* @return
*/
private static Map<String, Integer> readDictionnary(Configuration conf, Path dictionnaryDir) {
Map<String, Integer> dictionnary = new HashMap<String, Integer>();
PathFilter filter = new PathFilter() {
@Override
public boolean accept(Path path) {
String name = path.getName();
return name.startsWith("dictionary.file");
}
};
for (Pair<Text, IntWritable> pair : new SequenceFileDirIterable<Text, IntWritable>(dictionnaryDir, PathType.LIST, filter, conf)) {
dictionnary.put(pair.getFirst().toString(), pair.getSecond().get());
}
return dictionnary;
}
/**
* 加载df-count目录下TermDoc频率文件，Key: TermID； Value：DocFreq
* @param conf
* @param dictionnaryDir
* @return
*/
private static Map<Integer, Long> readDocumentFrequency(Configuration conf, Path documentFrequencyDir) {
Map<Integer, Long> documentFrequency = new HashMap<Integer, Long>();
PathFilter filter = new PathFilter() {
@Override
public boolean accept(Path path) {
return path.getName().startsWith("part-r");
}
};
for (Pair<IntWritable, LongWritable> pair : new SequenceFileDirIterable<IntWritable, LongWritable>(documentFrequencyDir, PathType.LIST, filter, conf)) {
documentFrequency.put(pair.getFirst().get(), pair.getSecond().get());
}
return documentFrequency;
}
public static String getCheckResult(){
Configuration conf = new Configuration();
conf.addResource(new Path("/usr/local/hadoop/conf/core-site.xml"));
String classify = "NaN";
BayesCheckData cdv = new BayesCheckData();
cdv.init(conf);
System.out.println("init done...............");
Vector vector = new RandomAccessSparseVector(10000);
TFIDF tfidf = new TFIDF();
//sunny，hot，high，weak
Multiset<String> words = ConcurrentHashMultiset.create();
words.add("sunny",1);
words.add("hot",1);
words.add("high",1);
words.add("weak",1);
int documentCount = documentFrequency.get(-1).intValue(); // key=-1时表示总文档数
for (Multiset.Entry<String> entry : words.entrySet()) {
String word = entry.getElement();
int count = entry.getCount();
Integer wordId = dictionary.get(word); // 需要从dictionary.file-0文件（tf-vector）下得到wordID，
if (StringUtils.isEmpty(wordId.toString())){
continue;
}
if (documentFrequency.get(wordId) == null){
continue;
}
Long freq = documentFrequency.get(wordId);
double tfIdfValue = tfidf.calculate(count, freq.intValue(), 1, documentCount);
vector.setQuick(wordId, tfIdfValue);
}
// 利用贝叶斯算法开始分类,并提取得分最好的分类label
Vector resultVector = classifier.classifyFull(vector);
double bestScore = -Double.MAX_VALUE;
int bestCategoryId = -1;
for(Element element: resultVector.all()) {
int categoryId = element.index();
double score = element.get();
System.out.println("categoryId:"+categoryId+" score:"+score);
if (score > bestScore) {
bestScore = score;
bestCategoryId = categoryId;
}
}
classify = labelIndex.get(bestCategoryId)+"(categoryId="+bestCategoryId+")";
return classify;
}
public static void printResult(){
System.out.println("检测所属类别是："+getCheckResult());
}
}
1. 请介绍一下WebGIS的概念和作用，以及在实际应用中的优势和挑战。
WebGIS是一种基于Web技术的地理信息系统，通过将地理数据和功能以可视化的方式呈现在Web浏览器中，实现地理空间数据的共享和分析。它可以用于地图浏览、空间查询、地理分析等多种应用场景。WebGIS的优势包括易于访问、跨平台、实时更新、可定制性强等，但也面临着数据安全性、性能优化、用户体验等挑战。
2. 请谈谈您在WebGIS开发方面的经验和技能。
我在WebGIS开发方面有丰富的经验和技能。我熟悉常用的WebGIS开发框架和工具，如ArcGIS API for JavaScript、Leaflet、OpenLayers等。我能够使用HTML、CSS和JavaScript等前端技术进行地图展示和交互设计，并能够使用后端技术如Python、Java等进行地理数据处理和分析。我还具备数据库管理和地理空间数据建模的能力，能够设计和优化WebGIS系统的架构。
3. 请描述一下您在以往项目中使用WebGIS解决的具体问题和取得的成果。
在以往的项目中，我使用WebGIS解决了许多具体问题并取得了显著的成果。例如，在一次城市规划项目中，我开发了一个基于WebGIS的交通流量分析系统，帮助规划师们评估不同交通方案的效果。另外，在一次环境监测项目中，我使用WebGIS技术实现了实时的空气质量监测和预警系统，提供了准确的空气质量数据和可视化的分析结果，帮助政府和公众做出相应的决策。
4. 请谈谈您对WebGIS未来发展的看法和期望。
我认为WebGIS在未来会继续发展壮大。随着云计算、大数据和人工智能等技术的不断进步，WebGIS将能够处理更大规模的地理数据、提供更丰富的地理分析功能，并与其他领域的技术进行深度融合。我期望未来的WebGIS能够更加智能化、个性化，为用户提供更好的地理信息服务，助力各行各业的决策和发展。
这块您需要了解下stm32等单片机的基本编程和简单的硬件设计，最好能够了解模电和数电相关的知识更好，还有能够会做操作系统，简单的有ucos，freeRTOS等等。最好能够使用PCB画图软件以及keil4等软件。希望对您能够有用。
