现在有一个mysql表habit，属性有：name（用户账号），nanjing（用户对南京的评分），hangzhou（用户对杭州的评分），zhenjiang（用户对镇江的评分），suzhou（用户对苏州的评分），shanghai（用户对上海的评分）， 现需要根据这个表在J2EE中使用Apache Commons Math库中的CosineSimilarity实现余弦相似度算法挑选出某用户（变量）最推荐的城市 ，怎么操作？请给出很简单具体的例子。没有Maven。

首先，需要将habit表中的数据读取到Java程序中。可以使用JDBC连接MySQL数据库，并执行SQL查询语句。以下是一个简单的示例：

import java.sql.*;

public class HabitDAO {
    private static final String DB_URL = "jdbc:mysql://localhost:3306/your_db"; // 数据库连接URL
    private static final String DB_USER = "your_username"; // 数据库用户名
    private static final String DB_PASSWORD = "your_password"; // 数据库密码

    public double[] getUserHabit(String userName) throws SQLException {
        double[] habit = new double[5]; // 存储用户对五个城市的评分

        // 连接数据库并执行SQL查询语句
        try (Connection conn = DriverManager.getConnection(DB_URL, DB_USER, DB_PASSWORD);
             Statement stmt = conn.createStatement();
             ResultSet rs = stmt.executeQuery("SELECT nanjing, hangzhou, zhenjiang, suzhou, shanghai FROM habit WHERE name='" + userName + "'")) {

            if (rs.next()) {
                // 从结果集中读取用户对五个城市的评分
                habit[0] = rs.getDouble("nanjing");
                habit[1] = rs.getDouble("hangzhou");
                habit[2] = rs.getDouble("zhenjiang");
                habit[3] = rs.getDouble("suzhou");
                habit[4] = rs.getDouble("shanghai");
            }
        }

        return habit;
    }
}

接下来，可以使用Apache Commons Math库中的CosineSimilarity类计算余弦相似度。以下是一个简单的示例：

import org.apache.commons.math3.linear.*;

public class CityRecommendation {
    public static void main(String[] args) throws SQLException {
        HabitDAO dao = new HabitDAO();
        double[] userHabit = dao.getUserHabit("Alice"); // 获取用户Alice对五个城市的评分

        // 定义五个城市的评分
        double[] nanjing = {5, 4, 3, 2, 1};
        double[] hangzhou = {4, 5, 4, 3, 2};
        double[] zhenjiang = {3, 4, 5, 4, 3};
        double[] suzhou = {2, 3, 4, 5, 4};
        double[] shanghai = {1, 2, 3, 4, 5};

        // 将五个城市的评分转换为列向量
        RealVector v1 = new ArrayRealVector(nanjing);
        RealVector v2 = new ArrayRealVector(hangzhou);
        RealVector v3 = new ArrayRealVector(zhenjiang);
        RealVector v4 = new ArrayRealVector(suzhou);
        RealVector v5 = new ArrayRealVector(shanghai);

        // 将用户评分转换为列向量
        RealVector userVector = new ArrayRealVector(userHabit);

        // 计算用户向量与五个城市向量的余弦相似度
        double sim1 = new CosineSimilarity().cosine(userVector, v1);
        double sim2 = new CosineSimilarity().cosine(userVector, v2);
        double sim3 = new CosineSimilarity().cosine(userVector, v3);
        double sim4 = new CosineSimilarity().cosine(userVector, v4);
        double sim5 = new CosineSimilarity().cosine(userVector, v5);

        // 找出相似度最大的城市
        double maxSim = sim1;
        String recommendedCity = "南京";
        if (sim2 > maxSim) {
            maxSim = sim2;
            recommendedCity = "杭州";
        }
        if (sim3 > maxSim) {
            maxSim = sim3;
            recommendedCity = "镇江";
        }
        if (sim4 > maxSim) {
            maxSim = sim4;
            recommendedCity = "苏州";
        }
        if (sim5 > maxSim) {
            maxSim = sim5;
            recommendedCity = "上海";
        }

        System.out.println("用户Alice最推荐的城市是：" + recommendedCity);
    }
}

通过以上代码，就可以实现根据habit表中的数据使用余弦相似度算法挑选出某用户最推荐的城市。