nextjs+react报错：./node_modules/antd/es/badge/style/index.less Global CSS cannot be imported from within node_modules.
时间: 2023-10-04 19:08:53 浏览: 125
next-with-less:Next.js +较少CSS支持
这个错误是因为less文件中引入了全局CSS，而Next.js默认不允许从node_modules中导入全局CSS。
解决方案有两种：
1.在next.config.js中配置webpack，允许导入全局CSS。
```javascript
const withLess = require('@zeit/next-less');
module.exports = withLess({
webpack: (config, { isServer }) => {
if (isServer) {
const antStyles = /antd\/.*?\/style.*?/;
const origExternals = [...config.externals];
config.externals = [
(context, request, callback) => {
if (request.match(antStyles)) return callback();
if (typeof origExternals[0] === 'function') {
origExternals[0](context, request, callback);
} else {
callback();
}
},
...(typeof origExternals[0] === 'function' ? [] : origExternals),
];
config.module.rules.unshift({
test: antStyles,
use: 'null-loader',
});
}
return config;
},
});
```
2.将全局CSS导入到页面中。
在页面的`<Head>`标签中加入以下代码，将antd的样式文件直接引入到页面中。
```html
<link rel="stylesheet" href="https://cdnjs.cloudflare.com/ajax/libs/antd/3.16.2/antd.min.css" />
```
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知识点详细说明：
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3. 大模型推荐系统的应用领域：
大模型推荐系统被应用于各种场景，如在线购物平台上的商品推荐、视频平台上的内容推荐、新闻网站上的新闻文章推荐等。在这些应用中，大模型通过分析用户的行为日志、搜索历史、购买记录等信息，来学习用户偏好，并预测用户未来可能感兴趣的商品或内容。
4. 推荐系统的关键技术和算法：
推荐系统的构建涉及多种技术与算法，包括协同过滤（Collaborative Filtering）、基于内容的推荐（Content-Based Recommendation）、混合推荐（Hybrid Recommendation）、深度学习模型（如神经协同过滤、序列模型等）。大模型推荐系统往往采用深度学习技术，这些技术可以利用复杂的网络结构来提取特征和建模用户行为。
5. 大模型推荐系统的挑战与优化：
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6. 推荐系统的实际部署和维护：
推荐系统的部署和维护同样重要。在实际部署中，需要考虑模型的推理速度、可扩展性、实时性和系统稳定性。此外，推荐系统的维护工作包括数据更新、模型迭代和监控系统性能。需要定期评估推荐质量，并根据用户反馈和系统日志对推荐模型进行调整。
7. 本资源的结构和内容：
本资源名为“大模型推荐系统large-model-master.zip”，它可能包含一个或多个深度学习推荐模型的代码库和相关文档。该压缩包可能包含了模型的源代码、训练脚本、评估工具以及必要的配置文件。由于文件名称列表仅提供了“large-model-master”，我们可以推测这是一个包含多个子模块或组件的项目结构，可能还包含了数据集、模型训练的示例、使用说明和API文档等。
综合以上知识点，这份资源为感兴趣的开发者提供了一个大模型推荐系统的参考实现，从理论到实践，包含了从模型构建到系统部署的全过程，可作为进一步学习和研究的起点。