绪论 侦查讯问的任务和基本原则 保障犯罪嫌疑人合法权利 侦查讯问的保证 犯 罪 嫌 疑 人 心 理 侦查讯问的准备工作 侦查讯问的一般过程 讯 问 策 略 侦查讯问方法——说服教育 使 用 证 据 讯 问 方 法——利用矛盾 提 问 与 应 答 应 答 口 供 的 审 查 判 断

问题1：什么是集合的基数？ 问题2：(基数)最大的集合有多大？ 问题3：如何比较两个(无限)集合的大小？

问题1：什么是集合？ 问题2：集合的基本概念有哪些？ 问题3：如何进行集合运算与集合公式证明？

问题1：什么叫证明？ 问题2：常见的证明方法有哪些？ 问题3：什么是猜想？有哪些有意思的猜想？

问题1：如何基于命题逻辑进行推理？ 问题2：什么是(一阶)谓词逻辑？ 问题3：如何基于谓词逻辑进行推理？

问题1：什么是命题逻辑？ 问题2：如何判断命题表达式的真假？ 问题3：如何判定命题可满足？

征地制度的基本内容 征地的补偿问题 征地的公共利益问题

一、热传导与扩散方程定解问题 二、稳态方程的定解问题 三、物理系统可能涉及的其它几类条件

在现代经济管理中,有许多最优化问题属于多元函 数的极值和最值问题同一元函数类似,其最值也与其极 值有十分密切的联系;故以下以二元函数为例用多元函 数微分法先来讨论多元函数的极值,再讨论多元函数的 最值. 多元函数极值问题有两种基本类型(以二元函数为例) 类型I:讨论z=f(xy)的极值——无条件极值 类型Ⅱ:讨论z=f(xy)在约束条件(xy)=0下的极值 条件极值

1 感知机存在的一个问题 2 线性可分 SVM SVM 的种类 函数间隔和几何间隔 学习的原始最优化问 题 凸优化问题 线性可分 SVM 学习算 法—最大间隔法 支持向量与间隔边界 拉格朗日对偶性 KKT 条件 线性可分 SVM 学习的 对偶算法 3 线性不可分 SVM 线性 SVM 学习的对偶 算法 线性 SVM 学习算法 线性不可分时的 SV 合页损失函数 4 非线性 SVM 与核函数 希尔伯特空间 核函数的定义 核函数的选取 核技巧在 SVM 中的应 用 非线性 SVM 算法 5 序列最小最优化算法 SMO 算法的基本思路 两变量二次规划的求 解方法 两个变量的选择方法