el-tree多选框
时间: 2023-08-23 13:18:14 浏览: 140
el-tree多选框是通过使用Vue的Element UI组件库中的el-tree和el-select组件来实现的。在el-tree中，可以设置show-checkbox属性来显示多选框，check-strictly属性来限制只能选择叶子节点，expand-on-click-node属性来控制点击节点时是否展开节点，node-key属性来指定节点的唯一标识，check-on-click-node属性来控制点击节点时是否选中节点。在el-select中，可以设置multiple属性来允许多选，placeholder属性来设置默认提示文字，clearable属性来显示清空按钮。通过在el-tree的check-change事件中获取选中的节点数据，并将数据关联到el-select的value和selectTree属性上，从而实现多选框的功能。\[1\]\[2\]\[3\]
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [el-select和el-tree结合使用-树形结构多选框](https://blog.csdn.net/s_9527_s/article/details/125320894)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insert_down28v1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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知识点详细说明：
1. MATLAB环境使用：本代码要求用户在MATLAB环境下运行。MATLAB是一种高性能的数值计算和可视化环境，广泛应用于工程计算、算法开发和数据分析等领域。
2. 小波阈值去噪：小波去噪是信号处理中的一个技术，用于从信号中去除噪声。该技术利用小波变换将信号分解到不同尺度的子带，然后根据信号与噪声在小波域中的特性差异，通过设置阈值来消除或减少噪声成分。
3. Visushrink算法：Visushrink算法是一种小波阈值去噪方法，由Donoho和Johnstone提出。该算法的硬阈值和软阈值是两种不同的阈值处理策略，硬阈值会将小波系数小于阈值的部分置零，而软阈值则会将这部分系数缩减到零。硬阈值去噪后的信号可能有更多震荡，而软阈值去噪后的信号更为平滑。
4. AWGN（加性高斯白噪声）添加：在模拟真实信号处理场景时，通常需要对原始信号添加噪声。AWGN是一种常见且广泛使用的噪声模型，它假设噪声是均值为零、方差为N0/2的高斯分布，并且与信号不相关。
5. 图像处理：该实现包含了图像处理的相关知识，包括图像的读取、显示和噪声添加。此外，还涉及了图像去噪前后视觉效果的对比展示。
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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。
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