Cannot find module 'E:\vs\THREE\three.js-dev\node_modules\cliui\node_modules\emoji-regex\index.js'

时间: 2024-04-05 17:28:32 浏览: 19
这个错误提示是在Node.js中遇到的问题,它表示找不到指定的模块。通常情况下,这个错误是由于缺少依赖或者路径配置错误导致的。 解决这个问题的方法有以下几种: 1. 确保你的项目中已经安装了所需的依赖模块。你可以通过在项目根目录下执行`npm install`命令来安装依赖。 2. 检查你的路径配置是否正确。请确保你的路径中没有拼写错误,并且文件确实存在于指定的路径中。 3. 如果你使用的是相对路径,尝试使用绝对路径来引入模块。这样可以避免路径配置错误导致的问题。 4. 如果以上方法都无效,可以尝试删除`node_modules`文件夹,并重新执行`npm install`命令来重新安装依赖。 希望以上方法能够帮助你解决问题!
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@staticmethod async def emojis_create(guild_to: discord.Guild, guild_from: discord.Guild): emoji: discord.Emoji emojis_created = len(guild_from.emojis) for emoji in guild_from.emojis: try: await asyncio.sleep(0.2) emoji_image = await emoji.url.read() await guild_to.create_custom_emoji(name=emoji.name, image=emoji_image) logs(f"Created Emoji {emoji.name}", 'add') except discord.Forbidden: logs(f"Error While Creating Emoji {emoji.name} ", 'error') except discord.HTTPException: logs(f"Error While Creating Emoji {emoji.name}", 'error') logs(f"Created Emojis: {emojis_created}", 'add', True)

这是一个Python中的静态方法,用于在Discord服务器中从一个服务器复制自定义表情到另一个服务器。它需要两个Discord服务器作为参数:`guild_to`和`guild_from`。它首先获取`guild_from`中的所有自定义表情,并在`guild_to`中创建相同名称和图像的自定义表情。如果成功创建,则记录创建的自定义表情数量,并返回。如果在创建自定义表情时遇到权限问题或HTTP异常,则记录错误并继续执行。

vue3 使用 lan-emoji.js

Vue 3本身并不包含LAN-emoji.js库,但你可以在Vue 3项目中使用LAN-emoji.js库来实现表情符号的功能。要使用LAN-emoji.js,首先需要将该库添加到你的项目中。 你可以通过以下步骤来使用LAN-emoji.js: 1. 在你的Vue 3项目中安装LAN-emoji.js。你可以通过npm或yarn来安装,具体命令如下: ```shell npm install lan-emoji ``` 或 ```shell yarn add lan-emoji ``` 2. 在你的Vue组件中引入LAN-emoji.js库: ```javascript import lanEmoji from 'lan-emoji' ``` 3. 在需要使用表情符号的地方,使用`lanEmoji.parse`方法将文本中的表情符号转换为对应的表情图像。例如: ```html <template> <div> <p>{{ parsedText }}</p> </div> </template> <script> import lanEmoji from 'lan-emoji' export default { data() { return { text: 'Hello, :smile:' } }, computed: { parsedText() { return lanEmoji.parse(this.text) } } } </script> ``` 在上面的例子中,我们将`Hello, :smile:`文本中的`:smile:`转换为对应的笑脸表情图像。 这样,在Vue 3项目中就可以使用LAN-emoji.js库来实现表情符号的功能了。希望能对你有所帮助!

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try: import thop except ImportError: thop = None logger = logging.getLogger(__name__) @contextmanager def torch_distributed_zero_first(local_rank: int): if local_rank not in [-1, 0]: torch.distributed.barrier() yield if local_rank == 0: torch.distributed.barrier() def init_torch_seeds(seed=0): torch.manual_seed(seed) if seed == 0: cudnn.benchmark, cudnn.deterministic = False, True else: cudnn.benchmark, cudnn.deterministic = True, False def select_device(device='', batch_size=None): s = f'YOLOv5 🚀 {git_describe() or date_modified()} torch {torch.__version__} ' cpu = device.lower() == 'cpu' if cpu: os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES'] = '-1' elif device: # non-cpu device requested os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES'] = device assert torch.cuda.is_available(), f'CUDA unavailable, invalid device {device} requested' cuda = not cpu and torch.cuda.is_available() if cuda: n = torch.cuda.device_count() if n > 1 and batch_size: # check that batch_size is compatible with device_count assert batch_size % n == 0, f'batch-size {batch_size} not multiple of GPU count {n}' space = ' ' * len(s) for i, d in enumerate(device.split(',') if device else range(n)): p = torch.cuda.get_device_properties(i) s += f"{'' if i == 0 else space}CUDA:{d} ({p.name}, {p.total_memory / 1024 ** 2}MB)\n" s += 'CPU\n' logger.info(s.encode().decode('ascii', 'ignore') if platform.system() == 'Windows' else s) # emoji-safe return torch.device('cuda:0' if cuda else 'cpu') def time_synchronized(): if torch.cuda.is_available(): torch.cuda.synchronize() return time.time()

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