foreach依赖pom.xml
时间: 2024-11-05 14:10:48 浏览: 21
`foreach`通常用于Java中的集合遍历,它并不是直接依赖于Maven的pom.xml文件,但pom.xml文件确实可以管理包含`foreach`操作的项目依赖。在Maven项目中,如果你想使用某些库来支持foreach循环,例如Apache Commons Lang提供的CollectionsUtils等工具类,你需要在pom.xml中添加相应的依赖。
例如,如果你需要Apache Commons Lang,可以在pom.xml中添加这样的条目:
```xml
<dependencies>
<dependency>
<groupId>commons-lang</groupId>
<artifactId>commons-lang</artifactId>
<version>3.9</version> <!-- 更新版本号到你所需的版本 -->
</dependency>
</dependencies>
```
然后在Java代码中,你可以像这样使用`foreach`循环:
```java
import org.apache.commons.lang3.collections.ForeachUtils;
List<String> list = ...;
ForeachUtils.forEach(list, item -> {
// 使用item执行某操作
});
```
相关问题
下一步,创建控制器类com.javaee.ex12.controller.StudentController, 并在其中添加两个方法,分别用于页面跳转和添加学生信息。 下一步,在“WEB-INF/pages/student目录中,创建add_student.jsp文件,提交选修课程。选修课程包括选课信息,学号,年龄,课程列表。课程列表中包含大学英语,高等数学,程序设计基础,计算机网络。下一步,在“WEB-INF/pages/student”目录中,创建student_info.jsp文件,用于显示请求区域中的数据,给出对应代码。下一步,在pom.xml中,添加jstl依赖。
好的,下面是对应的代码:
StudentController.java
```java
package com.javaee.ex12.controller;
import javax.servlet.http.HttpServletRequest;
import org.springframework.stereotype.Controller;
import org.springframework.ui.ModelMap;
import org.springframework.web.bind.annotation.RequestMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.RequestMethod;
@Controller
@RequestMapping("/student")
public class StudentController {
@RequestMapping(value = "/add", method = RequestMethod.GET)
public String addStudentPage(ModelMap model) {
return "add_student";
}
@RequestMapping(value = "/add", method = RequestMethod.POST)
public String addStudent(HttpServletRequest request, ModelMap model) {
String id = request.getParameter("id");
String age = request.getParameter("age");
String[] courses = request.getParameterValues("courses");
// 保存学生信息和选课信息
model.addAttribute("id", id);
model.addAttribute("age", age);
model.addAttribute("courses", courses);
return "student_info";
}
}
```
add_student.jsp
```html
<%@ taglib uri="http://java.sun.com/jsp/jstl/core" prefix="c" %>
<html>
<head>
<title>Add Student Page</title>
</head>
<body>
<h2>Add Student</h2>
<form action="${pageContext.request.contextPath}/student/add" method="post">
<table>
<tr>
<td>Id:</td>
<td><input type="text" name="id"></td>
</tr>
<tr>
<td>Age:</td>
<td><input type="text" name="age"></td>
</tr>
<tr>
<td>Courses:</td>
<td>
<input type="checkbox" name="courses" value="University English">University English<br>
<input type="checkbox" name="courses" value="Advanced Mathematics">Advanced Mathematics<br>
<input type="checkbox" name="courses" value="Programming Foundation">Programming Foundation<br>
<input type="checkbox" name="courses" value="Computer Network">Computer Network<br>
</td>
</tr>
<tr>
<td colspan="2"><input type="submit" value="Submit"></td>
</tr>
</table>
</form>
</body>
</html>
```
student_info.jsp
```html
<%@ taglib uri="http://java.sun.com/jsp/jstl/core" prefix="c" %>
<html>
<head>
<title>Student Information</title>
</head>
<body>
<h2>Student Information</h2>
<table>
<tr>
<td>Id:</td>
<td>${id}</td>
</tr>
<tr>
<td>Age:</td>
<td>${age}</td>
</tr>
<tr>
<td>Courses:</td>
<td>
<c:forEach var="course" items="${courses}">
${course}<br>
</c:forEach>
</td>
</tr>
</table>
</body>
</html>
```
pom.xml
```xml
<dependencies>
<dependency>
<groupId>jstl</groupId>
<artifactId>jstl</artifactId>
<version>1.2</version>
</dependency>
</dependencies>
```
spark mllib余弦相似性计算三维向量的相似性系数的可用代码以及pom依赖
下面是使用Spark MLlib计算三维向量余弦相似性的代码及其对应的pom依赖:
```scala
import org.apache.spark.ml.feature.Word2Vec
import org.apache.spark.ml.linalg.{Vector, Vectors}
import org.apache.spark.sql.{Row, SparkSession}
// 创建SparkSession
val spark = SparkSession.builder()
.appName("Cosine Similarity Calculation")
.master("local[*]")
.getOrCreate()
// 创建数据集
val data = Seq(
Row(1, Vectors.dense(0.1, 0.2, 0.5)),
Row(2, Vectors.dense(0.2, 0.4, 0.6)),
Row(3, Vectors.dense(0.3, 0.6, 0.7))
)
val schema = List(
("id", IntegerType, true),
("vector", VectorType, true)
)
val df = spark.createDataFrame(
spark.sparkContext.parallelize(data),
StructType(schema)
)
// 计算余弦相似度
val vectorRdd = df.select("vector").rdd.map { case Row(v: Vector) => v }
val similarities = vectorRdd.cartesian(vectorRdd).map {
case (v1, v2) => (v1, v2, v1.dot(v2) / (v1.norm(2) * v2.norm(2)))
}
// 打印结果
similarities.foreach {
case (v1, v2, sim) => println(s"Similarity between $v1 and $v2 is $sim")
}
```
对应的pom依赖如下:
```xml
<dependencies>
<dependency>
<groupId>org.apache.spark</groupId>
<artifactId>spark-core_2.11</artifactId>
<version>2.4.5</version>
</dependency>
<dependency>
<groupId>org.apache.spark</groupId>
<artifactId>spark-sql_2.11</artifactId>
<version>2.4.5</version>
</dependency>
</dependencies>
```
需要注意的是,本示例中使用的是Spark的MLlib库,而不是Spark SQL的ML库。如果您使用的是Spark SQL的ML库,则需要使用VectorAssembler将向量拼接为一个特征向量,然后使用StandardScaler对特征向量进行标准化,最后使用SimilarityJoiner计算余弦相似度。在使用Spark SQL的ML库时,还需要将以下依赖项添加到您的pom.xml文件中:
```xml
<dependency>
<groupId>org.apache.spark</groupId>
<artifactId>spark-mllib_2.11</artifactId>
<version>2.4.5</version>
</dependency>
```
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