foreach依赖pom.xml

`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>  </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 }); ```

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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foreach依赖pom.xml

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

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