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招聘 Go 研发，可办理 EP

✇V2EX-最新主题
jie4038
jie4038: 公司介绍
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一家领先的移动软件，总部在新加坡，为 App Store 和 Google Play 开发应用程序。
始终致力于重新定义人们与移动设备交互的方式。公司 DNA 中独特的激情与技能的融合使我们能够向最终用户提供无与伦比的产品。
我们保持专注，创造为用户带来价值并使他们的生活更轻松的产品。

岗位职责
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负责应用层网络协议的设计、开发与维护。
负责网络服务的客户端与服务端开发及维护工作。
开发与维护网络服务相关的基础工具与系统。
优化网络服务的性能，提升服务的安全性与稳定性。
追踪并解决客户在使用网络服务过程中遇到的质量问题，提供技术支持。
分析与处理网络服务故障，保障系统正常运行。
完成上级安排的其他相关工作任务
岗位要求：
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精通网络协议（如 IP, TCP, UDP, TLS 等），能够基于 TCP/UDP 设计与实现应用层协议。
熟悉 TLS 等加密协议，确保网络通信的安全性。
熟练掌握网络服务性能优化与调试方法，具备使用工具（如 Wireshark ）分析和优化网络性能的能力。
熟练掌握 Go 语言的并发编程，具备深入理解线程安全的能力。
掌握 Go 语言应用程序的性能优化与调试技巧。
薪资待遇
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全职工作，月薪 SGD$10000 ，可详聊
有项目奖金
工作语言及工作时间
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工作语言：中文
工作时间：必须覆盖核心工作时间
时区要求：GMT+8 优先，能适应国际分布式团队协作
招聘流程
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简历筛选→技术面试（共 2 轮）
面试后三天内通知结果

西坡原创｜就我一个人拒绝说“东大”“美丽国”吗？

✇中国数字时代
既要又要还要

file

文｜西坡

故事从那天打开虎嗅网站开始。这年头，可以看的网站不多了，我一直觉得虎嗅是可以参考的一个。

没想到那天虎嗅的头条赫然是：《漂亮国的金融阴谋论，让人不寒而栗》。下面是一个我早就讨厌的名字。

image

现在的网络上，我讨厌的东西就像福寿螺的粉红色卵一样，无处不在。我尽量躲开它们。可是一天不留心，昨天还干干净净的芦苇杆上，又被下了一坨。

庄子说，吾生也有涯，而知也无涯。我说，吾生也有涯，福寿螺的繁殖力而无涯。以有涯随无涯，殆已！注意，我又要强行讲课了。庄子在这里并非要鼓吹知识无用论，而是说以谁为主。如果以外部知识为主，那就殆了。所以庄子的解决方案是：“为善无近名，为恶无近刑，缘督以为经，可以保身，可以全生，可以养亲，可以尽年。”

CDT 档案卡
标题：就我一个人拒绝说“东大”“美丽国”吗？
作者：西坡
发表日期：2025.6.3
来源：微信公众号“西坡原创”
主题归类：中文劣化
CDS收藏：公民馆
版权说明：该作品版权归原作者所有。中国数字时代仅对原作进行存档，以对抗中国的网络审查。详细版权说明。

要以我为主，不要贪多求全，不要追求外部虚名，把知识真正学到自己身上，只跟真正与自己有关的知识相处。这对身逢知识大爆炸，深陷知识焦虑的现代人，其实有相当的启发。

关键句“缘督以为经”，意思是顺应生命自身的节奏，不要被外部的他人的节奏扰乱。缘：循，顺应。督：督脉。人身前的中脉为任脉，人身后的中脉为督脉，任、督二脉为人体奇经八脉的主脉，主呼吸之息。

好了，回到我和福寿螺的爱恨情仇。

按照庄子的启发，我也不能以我的有涯“随”福寿螺的无涯。记住了吧，以我为主。福寿螺泛滥成灾，我只能从我无力做主的空间里撤出来，专心营造我认可的语言环境。东坡当年开垦东坡没少费劲，西坡今天也要开垦西坡，或许当年我在选择这个笔名的时候，命运就已悄然注定。

然后是前两天，一个微信群里，一个对语言素有洁癖的朋友脱口而出一句“东大……”。他是讽刺的用法，但我也愣住了。我一直以为这样的朋友会把这些词拒之口外的。难道很多东西不都是从不以为然发展到习以为常、无能为力的？

既然所有人都在用，那么这种词是否已经成了人畜无害的中性词？我的敏感是否是有必要的？

昨天晚上睡觉的时候，我思考了好大一会儿。如果因为语言洁癖，而失去所有朋友，那当然是我无法承受的代价。语言是交流用的，只能自言自语多么可怜。但是我想，情况也未必会发展到这种地步。

重要的是，我得吼出来。

我发现很多恶劣的现象，在蔓延的过程中，因为没人站出来怒吼一声，所以每个人都默默地忍受着。你以为别人觉得是合理的，所以不好意思讲，别人也以为你觉得是合理的，所以也不讲。每个人都觉得不合理，但都不讲，然后这种不合理终于变成了合理，无人能挡。

那么今天我就明说了。我拒绝使用“东大”“美丽国”“小日子”，不管你对相关国家、相关事件持有何种态度，你都可以使用体面的汉语去表达。

有人说，便于审核。这个因素我当然知道，我也很无奈，但我同样认为这个理由不充足。

我所厌恶和拒斥的，是人们在使用“东大”“美丽国”“小日子”这些词汇时，相互传递的那种漫不经心，以及对这种漫不经心的自鸣得意乃至自命不凡。仿佛使用了这种切口，就成了某种“自己人”。我就是要断然自外于这种慵劣的精神共同体。

我不愿意为了一时的便捷，一时的不得已，而永久性地伤害我珍爱的语言。

顾炎武曾经区分“保国”与“保天下”的不同：“保国者，其君其臣肉食者谋之；保天下者，匹夫之贱与有责焉耳矣。”保卫语言就是“保天下”层面的事，匹夫有责。

有的读者看到我写过的一些“责之切”的文章会问，你想做叶文洁吗？统一作答：我不是叶文洁那个类型的，我对中国文化有深深的认同与眷恋。我绝对无法容忍这里的“中国”二字被置换为“东大”。

补充一则旧事，刚上大学的时候，我还是个中二少年。当我了解到这所大学里，大多数人毕业后都会出国，大多数出国的都不会回来，我曾经感到很大的不解与失望。如果是这样，将来谁为我们所来自的人群负责呢？后来我当然释怀了，大多数人只是想搭乘既有的列车，过自己的日子。但我也不为自己的中二后悔。

当时我也曾仔仔细细地思考过，我发现我不愿意也无法离开中国文化。于是我做了一个决定，不管将来会发生什么，我得在这儿。后来每当读到“吾国吾民”这四个字，胸中都会有莫名其所以然的起伏。共同经历，这对我很重要。

时代给我们提供的选项，不仅有现成的道路，而且有现成的困难，我们对困难的克服会成就独属于我们自己的道路，也会为后来者减少困难。

我始终相信，“正确的语言是正确的生活的核心。”我的嘴里住着我的家，不是什么垃圾话都可以随便混进来。

历史告诉我，这种垃圾话都是有寿命的，我等得起。在等的过程中，我就在我的坡上待着。如果远方有还未谋面的朋友，和我一样对自己使用的语言有要求，那么他至少可以来我这里。

镜头的变幻就是故事｜Midjourney V5.2 Zoomout 测试

✇SUiTHiNK
Steven

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最近一直都非常忙，所以连续 20 来天都没有碰过 Midjourney 了。前两天在社交媒体上看到，新推出的 V5.2 中有一个向外扩写的功能，因为此前已经在 PS+SD 的组合中见过这类拓展画面的应用思路，所以很想看看 MJ 的 Zoomout 能做出什么样的东西来。趁着端午假期这个空档，我集中跑了几波测试，有一些小小的心得，在此记录一下。

总体结论有三个：

1、Zoomout 可以无限次数地向外扩展，但随着镜头的拉远，Midjourney 自身的联想能力并不足以做出任何有意思的画面，不刻意控制地放大出来的画面，到了第 3～5 步之后，就会明显变得乏味和缺乏美感。

2、通过刻意地控制画幅比例、扩张倍数，以及针对性地调整 prompt 的描述，可以利用这个功能讲出有意思的故事。关键在于，使用者对于「镜头语言」的理解，以及对运镜和故事之间联系的掌控程度。

3、对工业设计的辅助甚微，做点「花活儿」可以，一旦涉及到逻辑，依旧不行。

Zoomout 功能的主交互界面

测试内容目录：

1、通过默认的 Zoomout X2 按钮连续放大 3 次

2、通过默认的 Zoomout X2 按钮连续放大 15 次

3、通过自定义 Zoomout 微调构图

4、通过自定义 Zoomout 构建人物画像

5、通过自定义 Zoomout 构建人物性格

6、通过自定义 Zoomout 完善场景氛围

7、在 niji 中应用自定义 Zoomout 构建人物和场景

8、自定义 Zoomout 构建情绪与故事

9、通过焦点变化构建故事的场景

10、通过镜头变化，构建故事的起承转合

以下为部分测试过程记录：

test case no.1：通过默认的 Zoomout X2 按钮连续放大 3 次

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操作方式：连续 3 次放大图像两倍，不对 prompt 进行修改，也不对画幅做设置。

输出成果：在奔跑的场景中增加了后方的人，有一点点故事性，但继续放大后会明显失焦，花面焦点始终在最开始的小女孩身上，继续放大生成的场景和人物都是模糊的。

test case no.2：通过默认的 Zoomout X2 按钮连续放大 15 次

⬇ 点击以全屏查看图片 Click to view the image in full screen

操作方式：连续 15 次放大图像两倍，不对 prompt 进行修改，也不对画幅做设置。

输出成果：外围拓展的场景越宏大，有效信息和故事性就越低，除了在阴影中无意间冒出的人影，没有任何惊喜和意料之外，拓展的画面也很单调乏味。

test case no.3：通过自定义 Zoomout 微调构图

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操作方式：不对 prompt 进行修改，按 1.1 和 1.2 的拓展比例小幅度调整画幅。

输出成果： 初始图像是近景特写，根据图像本身的特点，对画幅进行小幅度地微调来获得完整的全景镜头，以及合适的构图比例。

test case no.4：通过自定义 Zoomout 构建人物画像

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操作方式：先生成一个黄色漩涡图案，然后拓展时改写 prompt 为一只眼睛，进而生成一个带特征的面部局部画面，再次拓展时修改描述词为一个洞穴中的原始部落男性。

输出成果： 成功构建了一个有目标特征「黄色漩涡瞳孔」的男性角色，通过控制拓展比例以达到最终效果—-人物整体和局部特征均得以完整呈现的画面。

test case no.5：通过自定义 Zoomout 构建人物性格

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操作方式：先生成一个红色皮夹克的女性胸像，再改写 prompt 获得其坐在摩托车上的局部画面，再改写画幅比例获得完整的人物与车辆的全景照。

输出成果： 成功构建了一个有目标特征「红色皮衣+摩托车」的女性角色，通过控制拓展比例以达到最终效果—-人物细节和整体氛均衡的画面。

test case no.6：通过自定义 Zoomout 完善场景氛围

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操作方式：在初次生成的几批图像中，选择合适的画风和画面主体，再根据已有画面特征修改画幅比例。

输出成果： 在选定风格和主体后，将竖幅主体拓展为气势更足的全景影像。关键是拓展比例并非默认的 2 倍或 1.5 倍，而是根据实际需求来控制比例，同时也需要关注怎样的画幅比例可以传达对应的氛围。最终图像画幅比例是 3:1，适合展现有足够细节的宽幅场景。

test case no.7：在 niji 中应用自定义 Zoomout 构建人物和场景

⬇ 点击以全屏查看图片 Click to view the image in full screen

操作方式：

step 1、使用 niji 5 的 style original 生成一个细节丰富的初始人物；

step 2、以 1.2 的 Zoomout 比例纵向拓展出人物的半身画像，画幅比例是 1:2；

step 3、以 1.1 的 Zoomout 比例和 2:1 的画幅比例重构画面，得到外围场景；

step 4、以 1.2 的 Zoomout 比例和 3:4 的画幅比例重构画面，生成人物全身像；

step 5、改写 prompt 添加「宫殿」关键词，以 1.65 的 Zoomout 比例和 3:2 的画幅比例重构画面，生成人物在场景中的全景画面。

输出成果： 虽然人物细节和场景氛围的融合程度还不错，但因为漫画角色的细节较多，在多次 Zoomout 的过程中，场景的丰富会逐渐抢掉中心人物的视觉焦点。因此在每一次修改画幅比例与关键词的时候，需要多加注意对视觉元素的控制。

test case no.8：自定义 Zoomout 构建情绪与故事

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操作方式：

step 1、生成一个情绪和神情符合目标的初始人物；

step 2、改写 prompt 同时添加「马」关键词，以 2 的 Zoomout 比例和 3:4 的画幅比例重构画面，生成后续画面的基础，此时需要注意人物与马的位置关系，否则后续生成的画面会非常扭曲怪异；

step 3、以 1.05 的 Zoomout 比例和 2:1 的画幅比例重构画面，生成完整的马匹造型与部份环境信息；

step 4、对比改写 prompt 产生的变化，黑发组不改描述词，以 1.1 的 Zoomout 比例和 3:4 的画幅比例重构画面；白发组添加「巨大镜子」关键词，以 1.6 的 Zoomout 比例和 3:4 的画幅比例重构画面。

输出成果：通过控制 Zoomout 的幅度、画幅比例和 prompt 的调整，可以生成指定场景的画面，且人物的神态到位、情绪饱满，整体画面焦点清晰。但美中不足是，构图不够自由。

test case no.9：通过焦点变化构建故事的场景

⬇ 点击以全屏查看图片 Click to view the image in full screen

操作方式：

step 1、生成一个在河岸上的粽子；

step 2、修改 prompt 为「熊宝宝正准备吃粽子」，以 2 的 Zoomout 比例和 3:4 的画幅比例重构画面；

step 3、修改 prompt 为「小熊一家在野餐」，以 1.2 的 Zoomout 比例和 4:3 的画幅比例重构画面。

输出成果：通过对 prompt 的修改，控制 Zoomout 的幅度、画幅比例，可以改变画面中的焦点和表达主题，适合不同文化元素之间的混搭。

test case no.10：通过镜头变化，构建故事的起承转合

⬇ 点击以全屏查看图片 Click to view the image in full screen

操作方式：

step 1、生成一幅鲜花山谷的画面，人物要明显；

step 2、修改 prompt 为「一面巨大的镜子在草地上」，以 2 的 Zoomout 比例和 3:4 的画幅比例重构画面，此处竖构图是为了生成较高的全身落地镜；

step 3、修改 prompt 为「少女站在镜子前」，以 1.5 的 Zoomout 比例和 3:2 的画幅比例重构画面，改为横构图是为了囊括少女全身以及环境信息。

输出成果：通过改变画面中的焦点和增加元素，在镜头逐渐拉远的过程中，故事缓缓托出。

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我的整体感受是：

通过 Midjourney V5.2 的 Zoomout 无限拓展，一次次修改画幅比例、提示词内容，可以用镜头语言的变化来讲故事了，也可以基于一些初始的「点子」延展成有意思的融合作品。但越是这样，越发显得对话式、指令式的交互界面（ SD 那种也不算图形交互 ）的局限太大了，我很希望今年之内能发展出图形交互界面。

没错，今年 AI 的爆发指向了一个新的趋势：对话式交互界面。但人类之所以发明绘画，开始通过设计图来制作各式各样的新工具，恰恰就是因为语言本身的效率太低。这个逻辑其实也可以从媒体形态上找到端倪：文字–> 图像–> 视频。仅仅依靠对话，我们无法构建出一个一把剪刀；仅仅通过语言表达的播客，也无法传达任何需要视觉才可以精准理解的信息。对话指令的交互界面与图形交互界面之间的关系，并非只是 dos 和 windows 之间的差异，更重要的点在于，后者可以更直观地完成交互，以及精准地进行创作行为。AIGC 的重点不仅仅只是 AI，而是我们如何使用 AI 进行「Generative Content」。

我说一句话，AI 给我一个东西，这不是创作。

创作是一个生命在主观意志的驱使下，刻意的、有目的地表达其心中所想。

因为 GPT 的爆发而说对话式交互是未来，这样的断言是过于冲动的。只要是一个严肃的创作者，就会立刻意识到，真正的创作一定需要多纬度的交互界面。这其中不仅仅包含对话指令，同样更需要图形界面以及在数字虚拟空间中的三维交互。AIGC 工具与 PS、表格、PPT、思维导图等已有工具的结合，就是这类多维交互的雏形。

那一刻，我们不会等太久。

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表达的精度就是人类外延的尺度｜Midjourney 
V6 Alpha 自然语言生图测试

✇SUiTHiNK
Steven

Midjourney V6 的质感和细节，真的是飞跃式的成长！

和今年三月相比，已经完全脱胎换骨了。对自然语言的理解和再表达，也已经在渐渐脱离「咒语」的局限，结合 ChatGPT 的语言转译，一个人能够用母语把尚不明确的观念表达清晰，愈发显得重要。

点击图片，可查看原始尺寸高清大图：

当 AI 越来越擅长理解人类的自然语言，我们就愈发迫切地要掌握「用语言表达思想」这件事情。

因为语言的精度和颗粒度，将会在人类与 AI 的相处、合作中，展现出人类智力的上限所在，以及外延的纵深能够得着多远。

Upscale from Variations
Upscale（Subtle）
Upscale from Variations
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Upscaled (Creative)
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大津算法（OTSU）

✇Stories by invisprints on Medium
invisprints

在图像处理领域，我们会遇到如下需求：把图像中的目标物体和背景分开。比如背景用白色表示，目标物体用黑色表示。此时我们知道目标物体的灰度值相互接近，背景灰度值相互接近，那么用大津算法能很好把目标从背景当中区分开来。

算法思想

目标

比如对于下面这张灰度图片

origin

目标物体是中间黑色的几何物体，我们想让这些物体和背景区分更明显一些，比如让物体为纯黑，背景全白。那么我们就需要找到一个合适的阈值，使图片上灰度值大于这个阈值的像素点为255（白色），灰度值小于阈值的像素点为0（黑色）。也就是变成下面这幅图：

output

那么大津算法需要处理的就是找到最佳的阈值，让目标和物体尽可能分离开。

灰度直方图

为了找到合适的阈值，我们首先观察原图的灰度直方图📊：

histogram

这是用 Matlab 对原图形成的灰度直方图，灰度直方图的含义是统计图像中不同灰度值的分布情况。由图我们可以看出两个尖峰，在灰度值为0～20的地方存在一个尖峰，代表原图中有大量像素点灰度值为0～20，经观察我们可以认为这部分对应于目标物体。同理我们可以看出背景的灰度值大多集中于100～140之间，为了让目标和背景区分更加明显，我们想让目标物体的灰度值全为0，背景的灰度值全为255，这种处理手法也称为二值化法。

那么阈值取多少合适呢？从图上看似乎取50～100中的任意一点都可以，但是实际情况并不想参考图那样明显，有些图片背景和目标物体较为接近，我们需要一个算法来找到最优阈值才行。

聚类

首先我们思考什么样的东西才能成为一类，而我们又是怎么分类的。对于参考图来说，我们可以认为灰度值接近的为一类，灰度值不接近的不是同一类。那我们又是如何衡量灰度值接近的程度呢？这里面就需要用到方差的概念。
方差相比大家都了解，同一类的物体方差小，不同类的物体方差大。所以对于此图我们希望分类的结果是对于灰度值相近的同一类物体，它的方差最小，称为类内方差最小。灰度值不接近的不同类物体，它的方差大，称为类间方差最大。

步骤

所以步骤总结如下：
首先我们要形成参考图的灰度直方图，这样方便我们找到最佳阈值。
接下来我们通过穷举每一个灰度值，计算以此为阈值的类内和类间方差。
找到能形成类内方差最小的或类间方差最大的阈值，这个就是我们要找的最佳阈值。

算法

下面以两类分割讲解下具体的算法，实际上大津算法可以分割多类出来。

因为 Medium 不支持显示 MathJax 语法的公式，所以对这部分感兴趣的直接移步到《大津算法（OTSU）》查看吧。

代码实现

C语言实现

/* OTSU 算法
 * *src 存储灰度图像，width 图像宽，height 图像长
 * 返回最佳阈值
 */
int otsu(const int *src, int width, int height)
{
    int histogram[256]; //存储灰度直方图，这里为256色灰度
    int t,thred;
    float wf,wb,ub,uf,curVal,maxVal;
    int sumb=0,sumf=0,sumW=0,sumPixel=width*height;
    wb=wf=maxVal=0.0f;

    //求灰度直方图
    memset(histogram,0,sizeof(histogram));
    for(i=0;i<width*height;i++)
    {
        histogram[src[i]]++;
    }

    for (i=0;i<256;i++)
        sumW+=i*histogram[i];

    //枚举每个灰度    
    for(t=0;t<256;t++)
    {
        //求两类类概率密度
        wb+=histogram[t];
        wf=sumPixel-wb;
        if (wb==0||wf==0)
            continue;

        //求类均值
        sumb+=i*histogram[t];
        sumf=sumW-sumb;
        ub=sumb/wb;
        uf=sumf/wf;

        //求当前类间方差
        curVal=wb*wf*(ub-uf)*(ub-uf);
        if(curVal>maxVal)
        {
            thred=t;
            maxVal=curVal;
        }
    }
    return thred;
}
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