在PostgreSQL中，geom可能是一个指向GeoSPL库中某个函数的别名，或者是用户定义的一个数据类型。如果你想要处理几何数据，你可能需要使用GeoSPL（PostGIS的扩展）提供的函数。

例如，如果你想要创建一个表，其中包含几何数据列，你可以这样做：

CREATE TABLE my_table (
    id SERIAL PRIMARY KEY,
    geom GEOMETRY(Point, 4326) -- 假设使用WGS 84坐标系统
);

然后，你可以插入几何数据：

INSERT INTO my_table (geom) VALUES (ST_GeomFromText('POINT(-71.064544 42.28787)', 4326));

查询几何数据：

SELECT id, ST_AsText(geom) FROM my_table;

如果你需要计算两个几何对象之间的距离：

SELECT ST_Distance(geom, ST_GeomFromText('POINT(-71.064544 42.28787)', 4326)) FROM my_table;

这些是几何数据处理的基本操作。如果你需要其他特定的函数或操作，请确保你已经安装了PostGIS扩展，并且你的数据库支持几何数据处理。

在Spring Boot中，要升级Tomcat版本，你需要更新Spring Boot的版本，因为Spring Boot控制着它依赖的Tomcat版本。你可以通过以下步骤来升级Tomcat：

1. 查看当前Spring Boot版本支持的Tomcat版本。
2. 选择一个新的Spring Boot版本，它依赖你想要的Tomcat版本。
3. 更新pom.xml或build.gradle文件中的Spring Boot依赖以使用新版本。
4. 如果需要，更新其他依赖项以确保兼容性。

以下是Maven的pom.xml中升级Spring Boot的示例：

<properties>
    <!-- 更新Spring Boot版本到你想要的版本 -->
    <spring-boot.version>2.7.0</spring-boot.version>
</properties>
 
<dependencies>
    <!-- 更新Spring Boot依赖 -->
    <dependency>
        <groupId>org.springframework.boot</groupId>
        <artifactId>spring-boot-starter-web</artifactId>
        <version>${spring-boot.version}</version>
    </dependency>
 
    <!-- 其他依赖项 -->
</dependencies>
 
<build>
    <plugins>
        <!-- 更新Spring Boot Maven插件 -->
        <plugin>
            <groupId>org.springframework.boot</groupId>
            <artifactId>spring-boot-maven-plugin</artifactId>
            <version>${spring-boot.version}</version>
        </plugin>
    </plugins>
</build>

对于Gradle，在build.gradle中更新Spring Boot版本：

dependencies {
    implementation 'org.springframework.boot:spring-boot-starter-web:2.7.0'
    // 其他依赖项
}
 
dependencies {
    classpath 'org.springframework.boot:spring-boot-gradle-plugin:2.7.0'
}

确保在更新后进行充分的测试，以确保新版本的Tomcat和Spring Boot与你的应用程序兼容。

Spring MVC中通常有两种上下文：

1. 应用上下文（ApplicationContext）：这是Spring容器的核心，它负责管理Spring容器中的所有beans。在Spring MVC应用中，应用上下文通常是WebApplicationContext的实例，它继承了标准的ApplicationContext，添加了一些特定于web的功能，例如ThemeSource和Theme相关的接口。
2. Web上下文：这是与一个特定web请求相关联的上下文，它是RequestMappingHandlerMapping、RequestMappingHandlerAdapter和ExceptionHandlerExceptionResolver等一系列MVC相关组件的容器。

在Spring MVC中，每个DispatcherServlet都有其自己的WebApplicationContext，它是应用上下文的子上下文。这个Web上下文持有MVC相关的bean，如控制器、视图解析器等，并且是请求作用域的，意味着每个请求都有其自己的Web上下文。

以下是一个简单的示例，展示如何在Spring MVC应用中获取这两种上下文：

import org.springframework.context.ApplicationContext;
import org.springframework.web.context.WebApplicationContext;
import org.springframework.web.context.support.WebApplicationContextUtils;
 
// 在Servlet中获取应用上下文
public class MyServlet extends HttpServlet {
    protected void doGet(HttpServletRequest request, HttpServletResponse response) throws ServletException, IOException {
        ApplicationContext appContext = WebApplicationContextUtils.getWebApplicationContext(getServletContext());
        // 使用应用上下文...
    }
}
 
// 在控制器中获取Web上下文
@Controller
public class MyController {
    @Autowired
    private WebApplicationContext webApplicationContext;
 
    @RequestMapping("/somepath")
    public String handleRequest(HttpServletRequest request, HttpServletResponse response) {
        // 使用Web上下文...
        return "viewName";
    }
}

在实际的Spring MVC项目中，你可以通过这些方法访问到Spring MVC的两种上下文。

由于提供完整的源代码不符合平台的原创精神，我无法提供 Java 版 spring cloud 工程系统管理 +二次开发 工程项目管理系统源码 的原始链接或直接下载。但我可以提供一个概念性的解决方案和示例代码。

假设我们要实现一个简单的工程项目管理功能，例如创建一个新的项目或查看现有项目的列表。以下是一个简单的例子：

import org.springframework.web.bind.annotation.*;
 
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
 
@RestController
@RequestMapping("/projects")
public class ProjectController {
 
    private List<String> projects = new ArrayList<>();
 
    @GetMapping
    public List<String> listProjects() {
        return projects;
    }
 
    @PostMapping
    public void createProject(@RequestParam String name) {
        projects.add(name);
    }
}

这个简单的例子展示了如何使用Spring Boot和Spring Cloud创建RESTful API来管理项目。@RestController 注解表示这是一个控制器，用于处理HTTP请求。@RequestMapping 指定了访问路径。@GetMapping 处理GET请求，而@PostMapping 处理POST请求。

在实际的工程项目管理系统中，你会需要更复杂的逻辑，包括用户权限管理、数据持久化等，但这个例子提供了一个基本框架。

请注意，由于缺乏具体的需求细节，这个代码示例可能需要根据实际需求进行扩展和完善。

在使用stable-diffusion模型时，可能需要修改模型的一些配置，比如模型权重的路径。以下是一个如何修改模型目录的简单示例：

from diffusers import StableDiffusionPipeline
 
# 创建默认的稳定扩散模型配置
default_stable_diffusion_config = StableDiffusionPipeline.get_default_config()
 
# 修改模型权重的路径
default_stable_diffusion_config.num_layers = 16  # 修改模型的层数
default_stable_diffusion_config.inference_config.weights_path = "/path/to/your/model_weights.ckpt"  # 修改权重路径
 
# 使用修改后的配置创建模型实例
stable_diffusion_model = StableDiffusionPipeline.from_config(default_stable_diffusion_config)
 
# 现在你可以使用这个模型进行推理了

在这个例子中，我们首先获取了默认的稳定扩散模型配置。然后，我们修改了模型的层数和权重文件路径。最后，我们使用修改后的配置创建了一个新的模型实例，并可以使用它进行推理。

请注意，权重路径应该指向你的模型权重文件的正确位置。如果你自定义了模型权重，那么权重路径也需要相应地修改。

import com.aliyun.openservices.ons.api.Action;
import com.aliyun.openservices.ons.api.Message;
import com.aliyun.openservices.ons.api.MessageListener;
import com.aliyun.openservices.ons.api.ONSFactory;
import java.util.Properties;
 
public class ExampleMessageListener implements MessageListener {
 
    @Override
    public Action consume(Message message, ConsumeContext context) {
        System.out.println("Receive message: " + message);
        // 处理业务逻辑
        // ...
 
        // 返回成功消费的标识
        return Action.CommitMessage;
    }
 
    public static void main(String[] args) {
        Properties properties = new Properties();
        properties.put(PropertyKeyConst.ProducerId, "Please_replace_group_name_here");
        properties.put(PropertyKeyConst.AccessKey, "LK***********ySJ");
        properties.put(PropertyKeyConst.SecretKey, "*****************************");
        properties.put(PropertyKeyConst.ONSAddr, "http://onsaddr-internet.aliyun.com/rocketmq/nsaddr4client-internet");
 
        // 设置消费者监听器
        ExampleMessageListener messageListener = new ExampleMessageListener();
 
        // 订阅指定Topic下的消息
        // 注意：此处的Group需要和Producer端设置的Group一致，以便ONS服务识别不同的消费者
        Consumer consumer = ONSFactory.createConsumer(properties);
        consumer.subscribe("Your_Topic", "Your_Consumer_Group", messageListener);
        consumer.start();
 
        System.out.println("Consumer Started.");
    }
}

在这个示例中，我们创建了一个简单的消息监听器，用于接收和处理来自阿里云开放消息服务（ONS）的消息。我们首先配置了必要的属性，包括生产者ID、访问密钥和密钥，以及ONS服务的地址。然后，我们创建了一个消费者实例，订阅了特定的Topic和消费者组，并启动了消费者来监听和接收消息。每当有消息到达时，consume方法会被调用，并处理接收到的消息。

在实现分布式锁和消息队列时，可以使用Redis和RabbitMQ。以下是两种场景的简化示例代码：

分布式锁的实现：

使用Redis实现分布式锁：

import redis
import uuid
 
def acquire_lock(conn, lock_name):
    identifier = str(uuid.uuid4())
    lock_key = 'lock:' + lock_name
    end = time.time() + 10  # 10秒后自动释放锁
 
    while time.time() < end:
        if conn.setnx(lock_key, identifier):  # 尝试获取锁
            conn.expire(lock_key, 10)  # 设置锁的过期时间
            return identifier
        time.sleep(0.001)
 
    return False
 
def release_lock(conn, lock_name, identifier):
    lock_key = 'lock:' + lock_name
 
    with conn.pipeline() as pipe:
        while True:
            try:
                pipe.watch(lock_key)
                if pipe.get(lock_key) == identifier:
                    pipe.multi()
                    pipe.delete(lock_key)
                    pipe.execute()
                    return True
                pipe.unwatch()
                break
            except redis.exceptions.WatchError:
                pass
    return False

消息队列的实现：

使用RabbitMQ实现消息队列：

import pika
 
def setup_queue(queue_name):
    connection = pika.BlockingConnection(pika.ConnectionParameters('localhost'))
    channel = connection.channel()
 
    channel.queue_declare(queue=queue_name, durable=True)
    return connection, channel
 
def publish_message(queue_name, message):
    connection, channel = setup_queue(queue_name)
 
    channel.basic_publish(
        exchange='',
        routing_key=queue_name,
        body=message,
        properties=pika.BasicProperties(
            delivery_mode=2,  # 使消息持久化
        ),
    )
    print(" [x] Sent %r" % message)
    connection.close()
 
def consume_message(queue_name, on_message_callback):
    connection, channel = setup_queue(queue_name)
 
    def callback(ch, method, properties, body):
        on_message_callback(body)
 
    channel.basic_consume(
        queue=queue_name, on_message_callback=callback, auto_ack=True
    )
 
    print(" [*] Waiting for messages. To exit press CTRL+C")
    channel.start_consuming()

使用这两段代码，你可以实现分布式锁和消息队列的功能。在实际应用中，你需要根据具体需求调整超时时间、重试策略、持久化设置等参数。

以下是使用Jedis实现Redis分布式锁的三种方法：

1. 使用SETNX命令和EXPIRE命令

public boolean lockWithSetNxAndExpire(String lockKey, String requestId, int expireTime) {
    Long result = jedis.setnx(lockKey, requestId);
    if (result == 1) {
        jedis.expire(lockKey, expireTime);
        return true;
    }
    return false;
}

2. 使用SET命令的EX和NX选项

public boolean lockWithSetExAndNx(String lockKey, String requestId, int expireTime) {
    String result = jedis.set(lockKey, requestId, "NX", "EX", expireTime);
    return "OK".equals(result);
}

3. 使用Lua脚本

public boolean lockWithLuaScript(String lockKey, String requestId, int expireTime) {
    String script = "if redis.call('setnx', KEYS[1], ARGV[1]) == 1 then " +
                    "redis.call('expire', KEYS[1], ARGV[2]) return 1 else return 0 end";
    Object result = jedis.eval(script, Collections.singletonList(lockKey),
                               Collections.singletonList(requestId),
                               Collections.singletonList(String.valueOf(expireTime)));
    return (Long) result == 1L;
}

以上三种方法均可实现Redis分布式锁，但第三种方法相较于其他两种在解决竞争问题上更加可靠，因为它是一个原子操作，可以防止因为客户端延迟或其他问题导致的锁无限期持有问题。

在Spring Boot中，你可以使用geodesy库来计算两点之间的距离。以下是一个简单的例子，展示了如何在Spring Boot应用中集成geodesy库并进行距离计算：

1. 首先，在Spring Boot项目的pom.xml中添加geodesy的依赖：

<dependency>
    <groupId>org.gavaghan</groupId>
    <artifactId>geodesy</artifactId>
    <version>1.1.3</version>
</dependency>

2. 然后，你可以创建一个服务来使用geodesy库进行距离计算：

import org.gavaghan.geodesy.Ellipsoid;
import org.gavaghan.geodesy.GeodeticCalculator;
import org.gavaghan.geodesy.GeodeticCoordinate;
import org.springframework.stereotype.Service;
 
@Service
public class GeodesyService {
 
    public double calculateDistance(double lat1, double lon1, double lat2, double lon2) {
        // 创建两个坐标点
        GeodeticCoordinate coord1 = new GeodeticCoordinate(Angle.degrees(lat1), Angle.degrees(lon1));
        GeodeticCoordinate coord2 = new GeodeticCoordinate(Angle.degrees(lat2), Angle.degrees(lon2));
 
        // 使用WGS-84椭球体进行计算
        GeodeticCalculator calculator = new GeodeticCalculator(Ellipsoid.WGS84);
        calculator.setStartingGeographicPoint(coord1.getLatitude(), coord1.getLongitude());
        calculator.setDestinationGeographicPoint(coord2.getLatitude(), coord2.getLongitude());
 
        // 计算两点之间的距离
        double distance = calculator.getOrthodromicDistance();
 
        return distance;
    }
}

3. 在你的Spring Boot应用中，你可以注入GeodesyService并使用它来获取两点之间的距离：

import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.web.bind.annotation.GetMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.RestController;
 
@RestController
public class DistanceController {
 
    private final GeodesyService geodesyService;
 
    @Autowired
    public DistanceController(GeodesyService geodesyService) {
        this.geodesyService = geodesyService;
    }
 
    @GetMapping("/distance")
    public double getDistance(double lat1, double lon1, double lat2, double lon2) {
        return geodesyService.calculateDistance(lat1, lon1, lat2, lon2);
    }
}

当你调用/distance接口时，你可以传入两个点的纬度和经度，它将返回两点之间的正交距离（直线距离），单位为米。

在Oracle服务器端启动监听器，通常需要使用Oracle的lsnrctl命令行工具。以下是启动监听器的基本步骤和示例代码：

1. 打开命令行工具（例如：终端、命令提示符或者SQL*Plus）。
2. 输入lsnrctl start命令来启动监听器。

示例代码：

lsnrctl start

如果你想要启动一个特定的监听器，可以通过指定监听器的名称来实现：

lsnrctl start LISTENER_NAME

在这里，LISTENER_NAME是你想要启动的监听器的名称。

如果你想要查看监听器的状态，可以使用：

lsnrctl status

或者，如果你想要查看所有监听器的状态：

lsnrctl status LISTENER_NAME

如果你想要停止监听器，可以使用：

lsnrctl stop

如果你遇到任何问题，可以查看监听器的日志文件，通常位于$ORACLE_HOME/network/log目录下。