struts日期控件

valid25f 2013-10-08 02:52:44

根据这个这个网址
写了日期控件，却只看到“出生日期”这几个字看不到选日期的东西



<%

String path = request.getContextPath();

String basePath = request.getScheme()+"://"+request.getServerName()+":"+request.getServerPort()+path+"/";

%>



    <%@ page contentType="text/html; charset=gb2312" pageEncoding="gb2312"%>  

    <%@taglib prefix="s" uri="/struts-tags"%>  

    <%@ taglib prefix="sx" uri="/struts-dojo-tags" %>  

    <html>  

        <head>  

            <title>注册</title>  

            <sx:head extraLocales="UTF-8"/>

        </head>  

        <body>  

            <s:form action="register" method="post">  

                <s:textfield label="昵称" name="userName" />  

                <sx:datetimepicker language="UTF-8" label="出生日期" name="userBirthday" value="%{'1990-01-01'}" displayFormat="yyyy-MM-dd"/>  

            </s:form>  

            <input type="button" value="注册" />  

        </body>  

    </html>

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源码链接： https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 在本研究中，我们将详细研究如何借助Python执行数据可视化，旨在剖析2018年期间中国四个主要城市——北京、上海、广州以及深圳的空气质量状况。通过绘制反映空气质量指数（AQI）与细颗粒物（PM2.5）变化趋势的图表，我们能够深入理解这些大都市全年的空气环境质量，并明确评估其优良天气所占的比重。我们必须首先进行数据准备工作。在当前提供的压缩文件内，名为"2018天气"的文件极有可能是数据来源，其中可能收录了涉及四个城市每日空气质量监测的详细信息。这些数据通常涵盖日期、城市名称、AQI数值、PM2.5含量等核心参数。在Python编程环境中，我们惯常运用pandas库来对这类结构化数据进行高效的处理和分析。 1. **数据导入与初步处理**： - 利用`pandas.read_csv()`方法来导入存储为CSV格式的数据资料。 - 数据整理：对数据中的空白项、非正常数值进行修正，保证数据的精确性。 - 调整日期字段的格式，确保其能够适用于时间序列分析的需求。 2. **数据深度分析**： - 针对每个城市的AQI和PM2.5数据执行统计性描述，例如计算平均值、中位数、标准偏差等指标。 - 确定空气质量良好天气的天数，即那些AQI值低于75（依据中国的空气质量评估标准）的日数。 3. **数据呈现**： - 运用matplotlib或seaborn工具绘制折线图，直观展示四个城市在2018年全年的AQI和PM2.5变化动态。 - 可通过采用不同的颜色方案和线条类型来区分不同城市的数据系列。 - 添加必要的图示元素，如日期坐标轴、城市名称标注、图表标题及图例说明，以提升图表的可读...

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