写在前面的话
等时间来。有些事，需要用时间来化解，前年的时候，亲戚A孩子考上大学，给我说，我拿了500块钱。亲戚A把这个事给亲戚B说了，巧的是B的孩子也考上大学了。再发微信给B，人家就不怎么理了，后面我知道生气了，也就不到万不得一不敢再联系B了。去年亲戚A的女儿生了个女儿，又特意给我说，我只发了祝福，没拿钱。因为我生两个孩子她都没拿钱，她女儿生女儿属实是不应该通知我的。亲戚A也生气不联系我了，到目前有一年时间了。结论是因为钱我把两个亲戚都得罪了，虽说有点遗憾，但发生了就是发生了，等时间来消解。可喜的是：我发朋友圈推头条号，亲戚B点赞了，我顺水推舟的联系B把号上了，也算缓和了关系。看来时间是个好东西，能消解怨恨，挺好的。
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【关键词】python、ragflow、集群、更新
一、重新搞一份代码（三级）
描述：因为zer2是正式服，zero4是测试服，需要把zero4的代码拆一份出来，供zero2使用，单独部署，因为两份代码到时配置不一样。
开工：
第一步：云效（四级）
20250517周六时间段：18:46-20:00
新建分支如下：
图7a-1
注：这个方法好，一键就把代码干过去了。接下来，拉下代码。
第二步：zero2上连代码（四级）
20250517周六时间段：19:04-20:00
在zero上连下main代码，先改下文件夹名，如下：
图7a-2
注：这个切过来就行了，不用建文件夹。接下来，就是改vhost，改到zero2上，把mysql启动起来。
第三步：修改vhost（四级）
20250517周六时间段：19:34-20:00
改了之后，还是不行，原因是没启动，还有一点是测试上minio/mysql/redis是一套，正式上也是，所以，需要同时启动或同时移出。
二、更新集群索引（三级）
描述：现在集群上的索引数据没有被清洗过，需要把清洗过的数据搞一份过来，清洗过的数据在zero2上，把清洗过的数据更新到新的索引中。
开工：
第一步：把索引删除（四级）
20250517周六时间段：23:54-00:00
删除后，截图如下：
图7b-1
注：接下来，把新的索引文件夹干进去。
第二步：更新数据文件夹（四级）
20250518周日时间段：00:01-01:00
把数据干进去，以zero2为例，先把zero2/3/4上的es全关了。
关了截图如下：
图7b-2
注：关了之后，把数据干进去。可以换个文件夹，docker_esdata0518，原来的索引数据如下：
图7b-3
注：这个里面，可以看到数据权限都是zero，所以复制过去的数据也一样。
数据复制过去截图如下：
图7b-4
注：接下来，改程序文件夹。
第三步：改程序文件夹（四级）
20250518周日时间段：00:01-01:00
先改成单节点模式：
- discovery.type=single-node
注：把这一行放开。
把安全模块关掉：
xpack.security.enabled: false
注：xpack.security.enabled改为false。
接下来，重启下服务器试试。重启后，是可以的，截图如下：
图7b-5
注：检查发现，ragflow_7d里面，知识库bf。。的数据很少，截图如下：
图7b-6
注：所以，这不是清洗后的数据，需要把原来测试服上的数据恢复。
第四步：恢复测试服上的索引数据（四级）
20250518周日时间段：11:40-01:00
首先恢复代码成多节点，文件夹也要恢复成docker_esdata4，修改一下，结果确实能恢复。接下来，看下新的zero2接口访问不了的问题。
三、zero2接口访问不了（三级）
描述：现在新部署的zero2接口访问不了，看下原因。
开工：
第一步：接口访问不了（四级）
20250518周日时间段：19:22-21:00
四、科技文章（三级）
描述：看一篇科技文章，提高下。截图如下：
图7d-1
开工：
第一步：概要（四级）
20250518周日时间段：23:14-01:00
ICML 2025 Spotlight | 用傅里叶分解探讨图像对抗扰动，代码已开源
对抗净化旨在测试阶段将对抗图像还原为其原始的干净图像。现有的基于扩散模型的对抗净化策略试图通过前向过程将对抗扰动淹没在各向同性噪声中，随后通过逆向过程恢复干净图像。然而，现有策略在时域（即像素空间）无法对干净像素与对抗扰动进行解耦，导致破坏对抗扰动的同时不可避免地损害原始干净图像的语义信息。
因此，本文从时域转向频域进行研究。具体来说，本文利用傅里叶分解技术将图像分解为幅度谱和相位谱，探讨了对抗扰动的分布特征：结果表明，对抗扰动更倾向于破坏高频幅度谱和相位谱。基于这一实验观察，本文提出在扩散模型的逆向过程中注入原始样本的低频信息作为先验，以引导干净样本的生成。这种方法不仅能够有效去除对抗扰动，同时极大地保留了原始图像的语义内容和结构信息，使得净化后的图像尽可能保持与干净样本的语义相似性。
第二步：研究背景（四级）
在计算机视觉领域，对抗样本的出现对模型的安全性和鲁棒性构成了重大挑战。对抗样本是通过对正常图像施加微小扰动生成的，这些扰动通常难以被人眼察觉，但却能显著降低深度学习模型的性能。为了解决这一问题，研究者们提出了多种对抗净化（Adversarial Purification）技术，旨在将对抗样本恢复为原始的干净图像。
现有的对抗净化方法主要分为两类：基于训练的方法和基于扩散模型的方法。基于训练的方法需要在训练阶段使用对抗样本进行训练，以提高模型的鲁棒性，但这通常需要大量的训练数据和时间。相比之下，基于扩散模型的净化方法不依赖于训练数据，具有更强的泛化能力且无需训练过程，其基本策略是通过向图像添加噪声并在反向过程中恢复干净图像，从而消除对抗样本中的对抗扰动。
对抗净化具有重要意义，尤其是在深度学习被广泛应用于安全关键领域（如自动驾驶、金融分析和医疗影像等）时，确保模型的安全性显得尤为重要。对抗净化方法能够降低对抗攻击对系统造成的潜在威胁，从而提升应用系统的整体安全性和可靠性。
五、头条战果汇报
昨日数据来啦，昨日总收入:907.5，昨日总播放:982.6万，软件截图如下：
图7e-1
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图7e-2
注：个人微信如下，欢迎骚扰。
图7e-3
六、生活照片
拍摄于2025年10月3日，16:34:45，带大宝去盘锦红海滩玩，当时，大宝七岁十个月。其实，不管是亲戚也好，朋友也罢，在交往中难免会遇到矛盾，大部分是因为钱不再来往。我的原则是不管我是穷是富，你和我交往，我不让你吃亏。但像我那个亲戚，和我妈同辈，我的长辈，我考上大学，他没给我拿钱，他孩子考上大学，通知了我，而我是个晚辈，说我在北京怎么怎么挣钱，恭维一番，没办法，我拿呗，气氛烘到这了。接着没几个月，女儿生孩子，又通知我，算是我表妹生孩子。关键是我生两个孩子他不闻不问，他女儿生孩子通知我，这就有点不好了吧。我没拿钱，亲戚生气了，后面随着时间的推进，如果想通了，咱们还来往，想不通，我也没办法。这种事，看我心情，我想拿就拿点，不想拿也说得过去，因为我没让他吃亏呀。交给时间吧，不管了。
图7f-1
《本文完》
