linux(CentOS,fedora)下squid3安装及反向代理配置

下载源码包并解压
./configure --prefix=/usr/local/squid --enable-gnuregex --enable-async-io=20 --enable-icmp --enable-linux-netfilter --enable-kill-parent-hack --enable-snmp --disable-ident-lookups --enable-cache-digests --enable-arp-acl --enable-err-language="Simplify_Chinese"--enable-default-err-languages="Simplify_Chinese" --enable-poll --enable-linux-netfilter --enable-underscore
make
make install
mkdir /usr/local/squid/cache
chown -R nobody:nobody /var/squid/cache
chmod 777 /var/squid/cache -R
/usr/local/squid/sbin/squid -z
配置反向代理
打开etc/squid.conf文件

[b]acl[/b]
在文件里找到TAG: acl的位置,在其后加上我们的设置:

acl sites dstdomain .foo.com
acl sites dstdomain .bar.com

[b]http_access[/b]

在文件里找到TAG: http_access的位置,其后有一行注释:

# INSERT YOUR OWN RULE(S) HERE TO ALLOW ACCESS FROM YOUR CLIENTS

我们就把自定义的规则放在这行的下面:

http_access allow sites

http_access的位置是很重要的,在下面有如下设置:

# And finally deny all other access to this proxy
http_access deny all

它会拒绝所有剩下的访问。

[b]http_port[/b]

在文件里找到TAG: http_port的位置,在其后加上我们的设置:

http_port 80 defaultsite=缺省站点 vhost

一般来说,vhost就足够了,不过加上defaultsite还是有好处的,毕竟,有的HTTP1.0客户端不发送Host头,在这种情况下系统有一个缺省值总比没有强。

[b]cache_peer[/b]

在文件里找到TAG: cache_peer的位置,在其后加上我们的设置:

cache_peer x.x.x.x parent 80 0 no-query originserver name=foo
cache_peer y.y.y.y parent 80 0 no-query originserver name=bar
80为web服务器访问端口

[b]cache_peer_domain[/b]

在文件里找到TAG: cache_peer_domain的位置,在其后加上我们的设置:

cache_peer_domain foo www.foo.com
cache_peer_domain bar www.bar.com

[b]cache_peer_access[/b]

在文件里找到TAG: cache_peer_access的位置,在其后加上我们的设置:

cache_peer_access foo allow sites

启动sbin/squid -s
如果不想查找dns,则增加-D选项
内容概要:文章以“智能网页数据标注工具”为例,深入探讨了谷歌浏览器扩展在毕业设计中的实战应用。通过开发具备实体识别、情感分类等功能的浏览器扩展,学生能够融合前端开发、自然语言处理(NLP)、本地存储与模型推理等技术,实现高效的网页数据标注系统。文中详细解析了扩展的技术架构,涵盖Manifest V3配置、内容脚本与Service Worker协作、TensorFlow.js模型在浏览器端的轻量化部署与推理流程,并提供了核心代码实现,包括文本选择、标注工具栏动态生成、高亮显示及模型预测功能。同时展望了多模态标注、主动学习与边缘计算协同等未来发展方向。; 适合人群:具备前端开发基础、熟悉JavaScript和浏览器机制,有一定AI模型应用经验的计算机相关专业本科生或研究生,尤其适合将浏览器扩展与人工智能结合进行毕业设计的学生。; 使用场景及目标:①掌握浏览器扩展开发全流程,理解内容脚本、Service Worker与弹出页的通信机制;②实现在浏览器端运行轻量级AI模型(如NER、情感分析)的技术方案;③构建可用于真实场景的数据标注工具,提升标注效率并探索主动学习、协同标注等智能化功能。; 阅读建议:建议结合代码实例搭建开发环境,逐步实现标注功能并集成本地模型推理。重点关注模型轻量化、内存管理与DOM操作的稳定性,在实践中理解浏览器扩展的安全机制与性能优化策略。
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