違法犯罪的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列包括價格和評價等資訊懶人包

魚與黑道：追蹤暴力團的大金脈「盜漁經濟」

為了解決違法犯罪的問題，作者鈴木智彥 這樣論述：

歡迎光臨二十一世紀日本殘存的最後祕境 歷時五年追蹤調查，揭開日本漁業的另一面 　　「寫作者工作的醍醐味，在於深入人間世以外的魔境，將眼前開展的未知風景擷取回來。那樣的場所就在生活的極近之處，以幾乎原始的狀態保留著，而我們每天食用從那裡送來的海中美食，過著日子。暴力團沒有媒體所說的那麼黑暗，但你也不會想到：為暴力團與你我之間的差異搭起橋樑的，是海鮮。」 　　先前隻身潛入福島第一核電廠，完成黑道與核電廠共生關係調查的鈴木智彥，這回運用他對黑道的認識及相關人脈，循線追蹤暴力團的大金脈——盜漁經濟。這趟單槍匹馬的採訪旅程，從岩手和宮城的三陸鮑魚盜採題材展開，並由此進入東京築地市場臥底四個月。接

著前往北海道調查「黑鑽石」海參盜採，再以描繪千葉的「暴力之港」銚子，作為漁港城鎮被黑影壟罩的縮影呈現。爾後再訪北海道東端的根室，挖掘爬梳了當地盜魚傳統的來龍去脈。踏查足跡最終抵達九州、台灣及香港，拼湊出鰻魚國際走私網絡。 　　書中的事件場景千變萬化，包括遭震災海嘯襲擊的市鎮、宛如異世界的「築地村」、漁業權懸置的發電廠周邊海域、黑市化的知名觀光朝市、漁村裡的聚賭場所、被國家拋棄的北方領土等等。鈴木筆下有血有肉的人物，一一躍然紙上。男人盜漁、女人賣春的亡命鴛鴦；從一般社會掉落、被築地市場撿拾起來的邊緣人；與盜魚集團鬥智鬥力，卻受限於法令而難掩悲憤的海保職員；分工合作掩護防守，自比為棒球隊友的盜魚

團隊；為求生計鋌而走險擔任雙面諜的船主；在三角海域跟蘇聯警備隊周旋、行徑被市民視為痛快逆襲的特攻船員……。 　　透過鮑魚、海參、鮭魚、海膽、螃蟹、鰻魚等海鮮，鈴木巧妙串接起一個又一個生動鮮明的故事。他不刻板複製黑道的單一形象，也不浮誇渲染漁民的哀情悲歌，而是奮力揭露被隱蔽的事物，傳遞無聲者的心聲，讓那些活在黑白交錯之間的姿態身影，有機會進入大眾的視野中。 專文推薦 　　洪伯邑∣台灣大學地理環境資源學系副教授、《尋找台灣味》主編 　　吳映青∣香港中文大學人類學系博士候選人 共感推薦 　　「海，究竟是誰的所有物呢？僅是要支撐起市鎮的運作、餐桌上能負擔的佳餚與每個家庭的微笑，灰色的海，就無

可奈何的常態化了。跟隨著作者的腳步走訪了岩手、東京、千葉、北海道、台灣與香港，我們彷彿也冒了個險，投向那暗影重重又魔幻神秘的黑色海域，窺見再平凡不過的漁民日日在暴力團、海保、警察間攻防、被夾在蘇聯與日本的海域情報戰之間，而共產黨與黑道則競相爭奪漁工的代言權……這是一個沒有反派，沒有壞人的故事，當然也沒有聖人與君子。亡命之徒是講道義的，惡貫滿盈卻又充滿良善，違法犯罪卻也是痛快的逆襲。這本書讓我們看見一個當規則橫在求生的本能前面，非法與犯罪一不小心就成為事實的世界。」——方怡潔／清華大學人類學所副教授 　　「台灣作為一個海島國家，傳統餐食與小吃對於各種來自海洋的珍饈自不陌生，而許多來自境外海域的

水產品，在受惠於全球貿易的便利下，也逐漸成為國人菜單上耳熟能詳的料理選項。當飲食消費所討論的內涵，開始從個人層次的溫飽、營養乃至品味秀異，轉向更巨觀層面的環境永續、階級與道德議題時，關注及追溯餐桌上食材的源頭就成了晚近許多研究、報導的取材所在。作者鈴木智彥以『盜漁』這個晦暗的視角出發書寫，將帶領讀者在空間上走踏以日本為起點的東亞各漁場，娓娓道來近半個多世紀以降日本水產經濟錯綜複雜、黑白交摻的發展歷程與關係網絡。無論身為讀者或消費者，這都是一本相當具有啟發性的著作！」——陳玠廷／農科院農業政策研究中心副主任 　　「對一個以北海道為據點的人類學家而言，整本書讀來洋溢著滿滿的熟悉感。但某些秘密探查

或交涉的劇情還是讓我眼界大開，甚至冒了點冷汗。有些情節使我聯想到王崧興先生筆下『期望僥倖』的漢人漁村生活氣質，還有些則讓我回憶起早年某位朋友進入道東漁村做田野時的幽微遭遇。除了『揭密』日本黑道之外，《魚與黑道》其實還能帶來更多啟發。透過不同於學術研究的直白語言，作者揭露出某些逸脫出一般人類學視野之外的捕撈貿易網絡，以及其與國家、企業和漁民間曖昧難解的張力，讓我們一窺在日常表象之下盤根錯節的跨國商品鏈，非常值得一讀！」——張正衡／台灣大學人類學系助理教授 　　「日本政府立法護漁，違法捕撈叫盜漁，盜漁者黑道是也。鮑魚、海膽、螃蟹、海參、鰻苗等盜漁海產市價加總，有二十八億新台幣之多！ 　　盜漁船隻

返回港口時，極可能曝光被捕，鈴木智彥說那就像『魔性時刻』。我覺得鈴木智彥的採訪過程也是段『魔性旅程』，吃閉門羹、被放鴿子、人身安全受威脅、黑道邀他加入盜漁行列，種種採訪經歷都在書中呈現。 　　讀這本書時，我不時冒出『這樣繼續採訪下去，可能會死掉吧？』的不安感。還好，他還活著，用他的筆寫下日本黑道與漁業的故事，然後問說：『這樣下去，日本的漁業會死掉吧？』 　　可是，他這個問題，有解答嗎？你覺得呢？」——楊鎮宇／《食．農：給下一代的風土備忘錄》作者  

違法犯罪進入發燒排行的影片

加密貨幣會計處理之探討：從IFRS及US GAAP的觀點論述

為了解決違法犯罪的問題，作者陳宇莉 這樣論述：

從2008年12月一份作者署名為中本聰，題目為《比特幣：一種點對點電子貨幣系統》的文章發表後，這種採用分散式帳本技術，以點對點、去中心化架構直接進行交易的電子支付概念，開始引起人們的注意。雖然中本聰並不是這個概念的首創者，但是配合比特幣的發行，以及以太坊對於區塊鏈技術的推波助瀾下，開始帶動加密貨幣相關概念的快速發展。截至2022年7月3日為止，總共有高達20,088種加密貨幣對外發行。 儘管各方對於加密貨幣的褒貶不一，加密貨幣已然成為新興投資工具及交易媒介。隨著加密貨幣之普及，開始衍生各項問題，特別是加密貨幣所具有高度匿名性和去中心化等特點，已儼然成為洗錢、販毒、走私等違法犯罪活動的工

具。中國大陸已明確禁止加密貨幣之流通使用及其他相關業務活動，美國及臺灣雖採取開放態度，但已開始商議採取相應監管措施。在有越來越多企業購買加密貨幣，或接受加密貨幣作為交易對價的情況下，如何在財報上對加密貨幣進行會計處理，以適當認列、評價及揭露，也是需要解決的議題。 從而，本研究以具有活絡市場的加密貨幣為研究對象，從IFRS及US GAAP之觀點討論現階段對於加密貨幣之會計處理方式，再以分別適用美國公認會計原則及國際財務報導準則之Tesla及Meitu之財報為例，觀察二公司持有加密貨幣之會計認列及風險揭露等項。接下來，本研究以問卷型態蒐集臺灣執業會計師從實務角度對於企業持有加密貨幣之相關問題意見

，進而對於加密貨幣之會計處理是否可適用現行的會計準則或公報框架，或應就加密貨幣發布新的公報等議題提出研究結論。

數據科學入門（第2版）

為了解決違法犯罪的問題，作者（美）喬爾•格魯斯 這樣論述：

本書基於Python語言環境，從零開始講解資料科學工作，講述資料科學工作所需的技能與訣竅，並帶領讀者熟悉資料科學的核心知識：數學與統計學。作者借助大量具有現實意義的實例詳細展示了什麼是資料科學，介紹了從事資料科學工作需要用到的庫，如NumPy、scikit-learn、pandas等，還在每章末尾推薦了很多學習資源，幫助你進一步鞏固本書所學。新版基於Python 3.6，重寫了所有示例和代碼，並根據資料科學近幾年的發展，新增了關於深度學習、統計學和自然語言處理等主題，讓圖書內容與時俱進。 喬爾·格魯斯（Joel Grus） Capital Group公司的首席機器學習工程師

，擔任過艾倫研究所的人工智慧研發工程師以及谷歌公司的軟體工程師，還曾在多家創業公司擔任資料科學家。 譯者簡介 嶽冰 美國西北大學數學碩士，知乎專欄“X-Lab”編輯，參與編撰了《知識圖譜標準化白皮書（2019版）》。深耕圖神經網路、推薦演算法、複雜關係網絡風險挖掘、機器學習等領域。運用人工智慧演算法與工具，長期支援有關部門用高精尖技術手段打擊違法犯罪。 高蓉 講師，任教於杭州電子科技大學經濟學院金融系。博士和碩士畢業于南開大學經濟學院金融系，本科畢業于南開大學數學學院計算數學專業。研究領域包括資料科學應用、資產定價、金融工程、計量經濟應用等。 韓波 自由譯者、撰稿人，從事資訊技術工作二

十餘年，主要興趣領域為機器學習、Python等。曾為多家資訊技術媒體撰稿，另譯有《Python資料分析》。 第 2版前言　xiii 第1版前言 xvii 第1章 導論　1 1．1　數據的崛起　1 1．2　什麼是資料科學　1 1．3　激勵假設：Data Sciencester　2 1．3．1　尋找關鍵連絡人　3 1．3．2　你可能知道的資料科學家　5 1．3．3　工資和工作年限　8 1．3．4　付費帳戶　10 1．3．5　感興趣的主題　10 1．3．6　展望　12 第2章 Python速成　13 2．1　Python之禪　13 2．2　獲取Python　14 2．3　虛擬環

境　14 2．4　空白格式　15 2．5　模組　16 2．6　函數　17 2．7　字串　18 2．8　異常　19 2．9　列表　19 2．10　元組　21 2．11　字典　22 2．12　計數器　24 2．13　集　24 2．14　控制流　25 2．15　真和假　26 2．16　排序　27 2．17　列表解析　27 2．18　自動化測試和斷言　28 2．19　物件導向程式設計　29 2．20　反覆運算器和生成器　31 2．21　隨機性 ．．32 2．22　規則運算式　33 2．23　函數式程式設計　34 2．24　壓縮和參數拆分　34 2．25　args和kwargs　35 2．26　類型注釋

　36 2．27　歡迎來到DataSciencester　39 2．28　進一步探索　39 第3章　數據視覺化　40 3．1　matplotlib　40 3．2　橫條圖　42 3．3　線圖　45 3．4　散點圖　46 3．5　延伸學習　48 第4章　線性代數　49 4．1　向量　49 4．2　矩陣　53 4．3　延伸學習　56 第5章　統計學　57 5．1　描述單個資料集　57 5．1．1　中心傾向　59 5．1．2　離散度　61 5．2　相關　62 5．3　辛普森悖論　64 5．4　相關係數的其他注意事項　65 5．5　相關與因果　66 5．6　延伸學習　66 第6章　概率　68 6

．1　依賴和獨立　68 6．2　條件概率　69 6．3　貝葉斯定理　71 6．4　隨機變數　72 6．5　連續分佈　72 6．6　正態分佈　73 6．7　中心極限定理　76 6．8　延伸學習　78 第7章　假設和推論　79 7．1　統計假設檢驗　79 7．2　實例：擲硬幣　79 7．3　p值　82 7．4　置信區間　84 7．5　p-Hacking　84 7．6　實例：運行A/B 測試　85 7．7　貝葉斯推斷　86 7．8　延伸學習　89 第8章　梯度下降　90 8．1　梯度下降的思想　90 8．2　估算梯度　91 8．3　使用梯度　94 8．4　選擇正確步長　94 8．5　使用梯度下降

擬合模型　95 8．6　小批次梯度下降和隨機梯度下降　96 8．7　延伸學習　98 第9章　獲取資料　99 9．1　stdin和stdout　99 9．2　讀取文件　101 9．2．1　文字檔的基礎　101 9．2．2　限制的檔　102 9．3　網路抓取　104 9．4　使用API　106 9．4．1　JSON和XML　106 9．4．2　使用無驗證的API　107 9．4．3　尋找API　108 9．5　實例：使用Twitter API　109 9．6　延伸學習　112 第10章 資料工作　113 10．1　探索資料　113 10．1．1　探索一維資料　113 10．1．2　兩個維度　1

15 10．1．3　多維數據　116 10．2　使用NamedTuple　18 10．3　數據類　119 10．4　清洗和修改　120 10．5　資料處理　122 10．6　資料調整　25 10．7　題外話：tqdm　126 10．8　降維　127 10．9　延伸學習　133 第11章 機器學習　134 11．1　建模　134 11．2　什麼是機器學習　135 11．3　過擬合與欠擬合　135 11．4　正確性　138 11．5　偏差–方差權衡　140 11．6　特徵提取與選擇　141 11．7　延伸學習　142 第12章 k最近鄰法　143 12．1　模型　143 12．2　實例：鳶尾花

資料集　145 12．3　維數災難　148 12．4　進一步探索　152 第13章 樸素貝葉斯演算法　153 13．1　一個簡易的垃圾郵件篩檢程式　153 13．2　一個複雜的垃圾郵件篩檢程式　154 13．3　演算法實現　155 13．4　測試模型　157 13．5　使用模型　158 13．6　延伸學習　161 第14章 簡單線性回歸　162 14．1　模型　162 14．2　使用梯度下降法　165 14．3　最大似然估計　166 14．4　延伸學習　166 第15章 多元回歸　167 15．1　模型　167 15．2　最小二乘模型的進一步假設　168 15．3　擬合模型　169 15

．4　解釋模型　171 15．5　擬合優度　171 15．6　題外話：Bootstrap　172 15．7　回歸係數的標準誤差　173 15．8　正則化　175 15．9　延伸學習　177 第16章 邏輯回歸　178 16．1　問題　178 16．2　logistic函數　180 16．3　應用模型　183 16．4　擬合優度　184 16．5　支持向量機　185 16．6　延伸學習　188 第17章 決策樹　89 17．1　什麼是決策樹　189 17．2　熵　191 17．3　分割的熵　193 17．4　創建決策樹　194 17．5　綜合運用　196 17．6　隨機森林　199 17．7

　延伸學習　199 第18章 神經網路　200 18．1　感知器　200 18．2　前饋神經網路　202 18．3　反向傳播　205 18．4　實例：Fizz Buzz　207 18．5　延伸學習　210 第19章 深度學習　211 19．1　張量　211 19．2　層抽象　213 19．3　線性層　215 19．4　把神經網路作為層序列　218 19．5　損失函數與優化器　219 19．6　實例：重新設計異或網路　221 19．7　其他啟動函數　222 19．8　實例：重新解決Fizz Buzz問題　223 19．9　softmax函數和交叉熵　224 19．10　丟棄　227 19．1

1　實例：MNIST　227 19．12　保存和載入模型　231 19．13　延伸學習　232 第20章 聚類分析　233 20．1　原理　233 20．2　模型　234 20．3　實例：聚會　236 20．4　選擇聚類數目k　238 20．5　實例：色彩聚類　239 20．6　自下而上的分層聚類　241 20．7　延伸學習　246 第21章 自然語言處理　247 21．1　詞雲　247 21．2　n-gram 語言模型　249 21．3　語法　252 21．4　題外話：吉布斯採樣　254 21．5　主題建模　255 21．6　詞向量　260 21．7　遞迴神經網路　268 21．8　實例

：使用字元級RNN　271 21．9　延伸學習　274 第22章 網路分析　275 22．1　仲介中心性　275 22．2　特徵向量中心性　280 22．2．1　矩陣乘法　280 22．2．2　中心性　282 22．3　有向圖與PageRank　283 22．4　延伸學習　286 第23章 推薦系統　287 23．1　人工管理　288 23．2　推薦流行事務　288 23．3　基於用戶的協同過濾　289 23．4　基於項目的協同過濾　292 23．5　矩陣分解　294 23．6　延伸學習　298 第24章 資料庫與SQL　299 24．1　CREATE TABLE與INSERT　299

24．2　UPDATE　302 24．3　DELETE　303 24．4　SELECT　304 24．5　GROUP BY　306 24．6　ORDER BY　308 24．7　JOIN　309 24．8　子查詢　311 24．9　索引　312 24．10　查詢優化　312 24．11　NoSQL　313 24．12　延伸學習　313 第25章 MapReduce　314 25．1　實例：單詞計數　315 25．2　為什麼是MapReduce　316 25．3　更一般化的MapReduce　317 25．4　實例：狀態分析更新　318 25．5　實例：矩陣乘法　320 25．6　題外話：組合

器　321 25．7　延伸學習　322 第26章 數據倫理　323 26．1　什麼是數據倫理　323 26．2　講真的，什麼是數據倫理　324 26．3　是否應該關注資料倫理　324 26．4　建立不良資料產品　325 26．5　精確與公平之間的較量　325 26．6　合作　327 26．7　可解釋性　327 26．8　推薦　327 26．9　異常數據　328 26．10　資料保護　329 26．11　小結　329 26．12　延伸學習　329 第27章 資料科學前瞻　330 27．1　IPython　330 27．2　數學　331 27．3　不從零開始　331 27．3．1　NumPy　

331 27．3．2　pandas　331 27．3．3　scikit-learn　331 27．3．4　視覺化　332 27．3．5　R　332 27．3．6　深度學習　332 27．4　尋找資料　333 27．5　從事資料科學工作　333 27．5．1　Hacker News　333 27．5．2　消防車　333 27．5．3　T恤　334 27．5．4　地球儀上的推文　334 27．5．5　你的發現　335 關於作者　336 關於封面　336

從習近平軍改論中共海警總隊之角色與功能

為了解決違法犯罪的問題，作者施彥良 這樣論述：

習近平接任中共領導人後，為確實掌握政權，創造具習近平個人特色的「槍桿子出政權」傳統思想基礎，並在2013年起初步完成軍隊體制與組織架構調整。2018年後，開始著重中國人民武裝員警部隊的改革，除了將武警部隊指揮權收歸由中央軍委統一指揮，最重大的決定，即為將整合後的海警隊伍，整體劃歸武裝警察部隊領導指揮。並且實施中央軍委─武警部隊─海警總隊指揮體制，以「中國海警局」之新面貌，對外統一執行海洋維權執法任務。本篇論文研究，係以「文獻分析法」為主要研究方法，從中探討習近平對於武警部隊軍改內容之具體作為，再以「功能研究途徑」，比較習近平軍改後海警總隊角色扮演與功能發揮的差異，進而預判海警總隊對中共未來國

家發展的助益。整合前的海警總隊，在各部門任務相近，卻互不隸屬的職責問題上有許多挑戰，如執法人員來源不一、海上執法力量分散、預算投資重複及本位主義強烈等問題，難以支撐中共欲發展海上總體戰略目標。透過改革而整合的海警總隊，遵循「一專多能、一隊多用」的思維，對於捍衛國家主權、維護海洋權益和海上治安秩序上，發揮著重要作用，成為中共新型海上力量體系。