解析以下代码 content += '<img src="image/emoji/emoji%20(' + emojiIdx + ').png">';

这段代码是将一个表情图片添加到一个字符串变量 `content` 中。其中，`emojiIdx` 是一个表情的序号，通过拼接字符串的方式生成表情图片的 URL，然后将其添加到 `content` 中。

具体来说，代码中的 `<img>` 标签是 HTML 中用于显示图片的元素，`src` 属性指定图片的 URL。`emojiIdx` 的值将插入到 URL 中，从而根据不同的 `emojiIdx` 加载不同的表情图片。最终生成的字符串会包含一个 `<img>` 标签，其中 `src` 属性指向一个表情图片的 URL。

相关问题

"祝一生平安！<span class=""url-icon""><img alt=[心] src=""https://h5.sinaimg.cn/m/emoticon/icon/others/l_xin-43af9086c0.png"" style=""width:1em; height:1em;"" /></span>"去掉后面的标签，只留下文本

同样地，可以使用 Python 中的正则表达式来去掉字符串中的 HTML 标签和表情符号。具体而言，可以使用 re.sub() 函数，将字符串中的所有 HTML 标签和表情符号替换为空字符串。

以下是一个示例代码：

import re

text = '祝一生平安！<span class=""url-icon""><img alt=[心] src=""https://h5.sinaimg.cn/m/emoticon/icon/others/l_xin-43af9086c0.png"" style=""width:1em; height:1em;"" /></span>'

# 利用正则表达式去掉 HTML 标签和表情符号
text_without_tag_and_emoji = re.sub(r'<[^>]*>|<img.*?>', '', text)

print(text_without_tag_and_emoji)  # 输出结果：祝一生平安！

在上述代码中，使用了 `<[^>]*>|<img.*?>` 的正则表达式，该表达式代表匹配尖括号包围的任意字符（即 HTML 标签），或匹配以 `<img` 开头的字符（即表情符号），并将其替换为空字符串。

https://github.com/google/emoji-scavenger-hunt怎么使用该仓库提供的模型

这个仓库提供了一个基于 TensorFlow.js 的 Emoji Scavenger Hunt 游戏，玩家需要在规定时间内找到屏幕上出现的相应的表情符号。其中，使用了一个预训练好的模型来检测屏幕上是否出现了相应的表情符号。

如果你想使用该仓库提供的模型，可以按照以下步骤操作：

1. 下载或 clone 该仓库到本地。

2. 打开 `index.html` 文件，找到以下代码：

   const model = await tf.loadLayersModel(
       'https://storage.googleapis.com/teachable-machine-models/emoji/model.json');

这是加载模型的代码，其中该模型的 URL 是 `https://storage.googleapis.com/teachable-machine-models/emoji/model.json`。

3. 如果你想使用该模型，可以直接使用上述 URL，如果你想使用自己的模型，可以将该 URL 替换为你模型的 URL。

4. 如果你想训练自己的模型，可以参考该仓库的 README.md 文件中 "Training your own model" 部分的内容。

5. 最后，运行该游戏并测试你的模型的性能。