Spring Boot 本身不依赖于 Tomcat，而是可以配置为使用内嵌的服务器，如 Jetty 或者 Tomcat。如果要使用东方通(TongWeb)替换Tomcat作为Spring Boot的服务器，你需要做的是找到一个适配Spring Boot的TongWeb的集成方案。

目前，没有直接的方式来替换Tomcat，因为Spring Boot的设计理念是面向Tomcat这样的Servlet容器。如果要使用TongWeb，你可能需要找到第三方的集成库或者中间件来实现这一功能。

由于TongWeb并不是一个广为人知的Servlet容器，你可能需要查看TongWeb的官方文档或者Spring Boot的扩展指南，看看是否有官方支持的集成方式。

如果没有现成的解决方案，你可能需要自己实现一个Spring Boot的启动器（Starter），用来启动和管理TongWeb服务器。这将需要对Spring Boot的内嵌服务器的支持有深入的了解，并且可能需要对TongWeb有一定的了解。

由于这个需求比较特殊，并且可能不是常规开发工作中会遇到的问题，因此，实现这样的集成可能会有很大的挑战，而且可能不会有广泛的社区支持。

如果你确实需要这样做，我建议你联系TongWeb的技术支持，查看是否有官方的集成方案或者指南，或者查看是否有第三方开发者已经实现了这样的集成。如果没有，你可能需要自己动手去实现。

import org.springframework.http.MediaType;
import org.springframework.web.bind.annotation.GetMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.RestController;
import reactor.core.publisher.Flux;
import reactor.core.publisher.Mono;
 
@RestController
public class ChatGPTController {
 
    private final ChatGPTService chatGPTService;
 
    public ChatGPTController(ChatGPTService chatGPTService) {
        this.chatGPTService = chatGPTService;
    }
 
    @GetMapping(path = "/chatgpt", produces = MediaType.TEXT_EVENT_STREAM_VALUE)
    public Flux<String> streamChatGPTResponses(Mono<ChatRequest> chatRequest) {
        return chatGPTService.streamChatResponses(chatRequest);
    }
}

在这个例子中，我们定义了一个名为ChatGPTController的控制器，它提供了一个通过GET请求访问/chatgpt路径的端点，该请求返回一个Flux<String>类型的响应，表示一系列的响应流。这个响应流的媒体类型是text/event-stream，这对应于服务器端发送的无限数据流，如同客户端订阅的事件。这个流由ChatGPTService处理，并且可以接收一个Mono<ChatRequest>类型的单个请求作为参数。这个例子展示了如何在Spring WebFlux中创建响应式的流式响应。

MongoDB Atlas可以帮助AI服务建设者们在数据管理、存储和分析方面节省时间和资源。以下是四个企业的案例，展示了MongoDB Atlas是如何帮助他们的：

1. 公司A：使用MongoDB Atlas进行AI研发

   公司A是一家人工智能初创公司，他们使用MongoDB Atlas来存储大量的训练数据和模型参数。MongoDB Atlas的无服务器架构让他们可以更专注于AI算法的研发，而不用担心底层的服务器管理和扩展。

2. 公司B：使用MongoDB Atlas进行实时用户分析

   公司B是一家电子商务公司，他们使用MongoDB Atlas来存储用户数据，并实时分析用户行为。MongoDB Atlas的高可用性和低延迟特性帮助他们及时了解用户需求，从而优化商品推荐和服务体验。

3. 公司C：使用MongoDB Atlas进行数据管理和分析

   公司C是一家医疗健康服务公司，他们使用MongoDB Atlas来管理和分析大量的患者数据。MongoDB Atlas的数据保护特性和强大的查询能力帮助他们及时发现患者健康状况的变化，从而提升医疗服务质量。

4. 公司D：使用MongoDB Atlas进行AI驱动的推荐系统

   公司D是一家媒体内容公司，他们使用MongoDB Atlas来存储用户数据和内容数据，并运行AI驱动的推荐系统。MongoDB Atlas的可扩展性和与其他AI工具的集成能力帮助他们提供个性化的媒体内容推荐，增强用户体验。

这些公司在使用MongoDB Atlas时，都能够专注于自身的核心竞争力，即AI算法的研发和应用的开发。而无需担心底层数据管理和存储的复杂性。

-- 假设我们有两个表：employees 和 departments
-- 我们想要查询所有员工及其所在部门的名称
 
-- 方法1：使用笛卡尔积
SELECT e.employee_name, d.department_name
FROM employees e, departments d
WHERE e.department_id = d.department_id;
 
-- 方法2：使用显式的JOIN语句
SELECT e.employee_name, d.department_name
FROM employees e
JOIN departments d ON e.department_id = d.department_id;
 
-- 方法3：使用LEFT JOIN来获取即使某些员工没有对应部门信息也能显示他们
SELECT e.employee_name, d.department_name
FROM employees e
LEFT JOIN departments d ON e.department_id = d.department_id;

这些示例展示了如何在Oracle SQL中进行多表连接查询。第一个例子使用了传统的笛卡尔积方式来进行多表的连接，第二个例子使用了ANSI SQL标准的JOIN语句，第三个例子使用了LEFT JOIN来确保即使某些员工没有对应的部门信息也会被查询出来。这些查询都假设employees表中有一个字段叫department_id用于和departments表的department_id字段相关联。

Redis的事件循环函数serverCron是一个定时任务，它在Redis服务器中每秒触发一次。这个函数负责执行许多后台任务，如管理键空间通知，清理数据库，更新统计信息，AOF和RDB持久化，服务器负载信息的更新等。

以下是serverCron的伪代码实现：

void serverCron(void) {
    // 更新LRU时钟
    updateLRUClock();
 
    // 如果达到了保存条件，执行保存操作
    if (serverShouldSave()) {
        saveCommand();
    }
 
    // 如果是集群模式，执行集群维护操作
    if (server.cluster_enabled) {
        clusterCron();
    }
 
    // 管理键空间通知
    processKeyspaceNotifications();
 
    // 更新统计信息
    trackOperationsPerSecond();
 
    // 更新持久化的进度条
    updateCachedTime();
 
    // 如果设置了并发数达到上限，关闭一个连接
    if (server.maxidletime && server.connected_clients > server.maxidletime) {
        closeLongIdleConnections();
    }
 
    // 更新服务器负载信息
    updateLoadingProgress();
 
    // 如果有设置并且超时，关闭空闲的客户端连接
    if (server.active_expire_enabled && server.masterhost == NULL) {
        expireSlaves();
    }
 
    // 如果有设置，执行并维护快照 AOF 文件
    if (server.aof_state == AOF_ON) {
        rewriteAppendOnlyFileBackground();
    }
 
    // 如果有设置，执行并维护 RDB 文件
    if (server.rdb_child_pid != -1) {
        wait3600Seconds();
    }
 
    // 更新持久化的进度条
    updateCachedTime();
}

这个伪代码提供了serverCron函数的概览，展示了它执行的各种任务。实际的Redis代码实现会更加复杂，包含更多的条件分支和子函数调用。

Tomcat源码环境的搭建涉及以下几个步骤：

1. 安装Java开发工具包（JDK）
2. 下载Tomcat源码
3. 安装Maven
4. 构建Tomcat源码

以下是在Linux环境下搭建Tomcat源码环境的示例步骤：

1. 安装JDK：

sudo apt-get update
sudo apt-get install openjdk-8-jdk

2. 下载Tomcat源码：

git clone https://github.com/apache/tomcat.git
cd tomcat

3. 安装Maven（如果还没有安装）：

wget https://apache.osuosl.org/maven/maven-3/3.6.3/binaries/apache-maven-3.6.3-bin.tar.gz
tar xzf apache-maven-3.6.3-bin.tar.gz
sudo mv apache-maven-3.6.3 /opt/maven
echo 'export M2_HOME=/opt/maven' >> ~/.bashrc
echo 'export PATH=${M2_HOME}/bin:${PATH}' >> ~/.bashrc
source ~/.bashrc

4. 构建Tomcat源码：

mvn install -DskipTests

这将会下载所需的依赖，编译并安装Tomcat，但请注意，这个过程可能需要一些时间，并且可能需要你的机器有较高的处理能力和较快的网络连接。

完成后，你就可以在tomcat/output/build目录下找到编译好的Tomcat了。

from nltk.corpus import stopwords
from nltk.stem import PorterStemmer
 
# 示例函数：移除停用词并进行词干提取
def preprocess_text(text):
    stop_words = set(stopwords.words('english'))
    words = [word for sentence in text for word in sentence]
    words = [stemmer.stem(word) for word in words if word not in stop_words and word.isalpha()]
    return words
 
# 示例函数：计算词频
def calculate_term_frequency(words):
    word_frequencies = {}
    for word in words:
        word_frequencies[word] = word_frequencies.get(word, 0) + 1
    return word_frequencies
 
# 示例函数：计算逆文档频率
def calculate_inverse_document_frequency(words, documents):
    word_doc_counts = {}
    num_docs = len(documents)
    for word in words:
        word_doc_counts[word] = word_doc_counts.get(word, 0) + 1
    
    idf_values = {}
    for word, doc_count in word_doc_counts.items():
        idf_values[word] = np.log(num_docs / (1 + doc_count))
    return idf_values
 
# 示例函数：计算TF-IDF值
def calculate_tf_idf(words, documents, word_frequencies, idf_values):
    tf_idf_values = {}
    for word, word_freq in word_frequencies.items():
        tf_idf_values[word] = word_freq * idf_values[word]
    return tf_idf_values
 
# 示例文本和文档集合
text = [['machine', 'learning', 'is', 'fun'], ['deep', 'learning', 'is', 'even', 'more', 'fun']]
documents = [[text[0]], [text[1]]]
 
# 预处理文本
stemmer = PorterStemmer()
preprocessed_text = preprocess_text(text)
 
# 计算词频
term_frequencies = calculate_term_frequency(preprocessed_text)
 
# 计算逆文档频率
idf_values = calculate_inverse_document_frequency(preprocessed_text, documents)
 
# 计算TF-IDF值
tf_idf_values = calculate_tf_idf(preprocessed_text, documents, term_frequencies, idf_values)
 
# 打印结果
print(tf_idf_values)

这个代码示例展示了如何使用NLTK库进行文本预处理，包括移除停用词和进行词干提取，计算词频，计算逆文档频率，以及计算TF-IDF值。这是自然语言处理中一个常见的工作流程，对于理解文本分析的原理很有帮助。

Spring Boot 依赖注入的方式主要有以下三种：

1. 构造函数注入
2. Setter 方法注入
3. 字段注入（不推荐）

以下是这三种方式的示例代码：

1. 构造函数注入

@Component
public class MyService {
    private final MyRepository myRepository;
 
    @Autowired
    public MyService(MyRepository myRepository) {
        this.myRepository = myRepository;
    }
    // ...
}

2. Setter 方法注入

@Component
public class MyService {
    private MyRepository myRepository;
 
    @Autowired
    public void setMyRepository(MyRepository myRepository) {
        this.myRepository = myRepository;
    }
    // ...
}

3. 字段注入（不推荐）

@Component
public class MyService {
    @Autowired
    private MyRepository myRepository;
    // ...
}

注意：推荐使用构造函数注入，因为这种方式可以保证依赖不会为 null，且对象在构造后即处于可用状态。

在Seeed Studio的reComputer Jetson上部署Riva和Llama 2的步骤涉及以下主要步骤：

1. 准备硬件：确保你拥有一台Seeed Studio的reComputer Jetson设备。
2. 安装操作系统：确保Jetson设备安装了最新的操作系统。
3. 安装Docker：Docker将用于运行Riva和Llama 2。
4. 设置语音服务：配置必要的硬件以便Riva可以使用麦克风和扬声器。
5. 获取API密钥：为Llama 2获取OpenAI的API密钥。
6. 运行Riva和Llama 2容器：使用Docker命令启动Riva和Llama 2。

以下是一个简化的示例代码，用于在Jetson设备上安装和运行Riva和Llama 2：

# 更新系统并安装Docker
sudo apt-get update
sudo apt-get install docker.io
 
# 启动Docker服务
sudo systemctl start docker
sudo systemctl enable docker
 
# 拉取Riva和Llama 2的Docker镜像
docker pull riva/riva-gpt-j
docker pull llama-2/llama-2-7b
 
# 运行Riva
docker run -d --name riva --device /dev/snd --privileged riva/riva-gpt-j04 --user-dir /workspace --no-banner
 
# 运行Llama 2 (替换YOUR_OPENAI_API_KEY为你的OpenAI API密钥)
docker run -d --name llama --device /dev/snd --privileged llama-2/llama-2-7b -m 4096 -e OPENAI_API_KEY=YOUR_OPENAI_API_KEY --user-dir /workspace --no-banner
 
# 如果需要，可以通过Docker exec进入交互式shell
docker exec -it riva /bin/bash
docker exec -it llama /bin/bash

请注意，你需要替换YOUR_OPENAI_API_KEY为你的OpenAI API密钥，并确保你的Jetson设备上有相应的硬件设置，比如麦克风和扬声器。

以上代码是一个示例，实际部署时可能需要根据你的设备和环境进行调整。

在Spring Cloud微服务链路追踪的第三部分中，我们将介绍如何在Spring Cloud微服务中集成Spring Cloud Sleuth进行链路追踪，并将追踪信息发送到Zipkin服务器进行展示。

首先，在pom.xml中添加Sleuth和Zipkin的依赖：

<dependencies>
    <!-- Spring Cloud Sleuth -->
    <dependency>
        <groupId>org.springframework.cloud</groupId>
        <artifactId>spring-cloud-starter-sleuth</artifactId>
    </dependency>
    <!-- Zipkin -->
    <dependency>
        <groupId>org.springframework.cloud</groupId>
        <artifactId>spring-cloud-sleuth-zipkin</artifactId>
    </dependency>
</dependencies>

然后，在application.properties或application.yml中配置Zipkin服务器的地址：

# application.properties
spring.zipkin.base-url=http://localhost:9411
spring.sleuth.sampler.probability=1.0 # 设置为1.0表示记录所有请求，可以根据需要调整采样率

最后，启动Zipkin服务器并运行你的微服务应用，你将能够在Zipkin UI中看到服务间调用的追踪信息。

这里的spring.zipkin.base-url是你的Zipkin服务器的地址，spring.sleuth.sampler.probability是链路追踪的采样率，设置为1.0时表示记录所有的请求信息，设置为0.1时则仅记录10%的请求信息，可以根据实际情况进行调整以平衡追踪信息的记录和性能的影响。

以上步骤完成后，你的微服务应用将会向Zipkin服务器报告链路追踪信息，并且可以在Zipkin UI上查看服务间调用的追踪图。