用html和css完成页面，要求第一次打开便签页面时，判断localStorage是否存储有便签数据，便签本地存储可以认为存储在localStorage['note']，若localStorage['note']没有数据先通过js将便签数组数据存储到localStorage['note']，若存在数据，则从localStorage取出数据渲染到页面上，通过nth-child选择器实现对便签的背景色和字体颜色控制，标签有旋转、阴影效果，并且鼠标箭头移上便签时有相应放大过渡显示效果，

1, 2]`内有且仅有一个实根，因此我们可以取`a = 1`，`b好的，这是一个关于前端开发的问题。让我来解答一下。

首先，我们需要在 = 2`，然后按照上述步骤进行计算。

MATLAB代码如下：

% 弦页面加载的时候判断 localStorage 是否存储了便签数据。可以使用下面的代码来实现：

let截法求解非线性隐函数
fun = @(x) x^3 - 2*x - 5;
a = notes = [];

if (localStorage.getItem('note')) {
notes = JSON.parse(localStorage.getItem('note'));
} else {
localStorage.setItem('note1; % 区间左端点
b = 2; % 区间右端点
tol = 1e-6;', JSON.stringify(notes));
}

如果 localStorage 中没有存储便签数据，我们就定义一个空数组来存储便 % 精度要求
while b-a >= tol
    c = b - (b-a)*fun(b)/(fun(b)-fun(a签数据，并将其存储到 localStorage 中。

接下来，我们需要将便签数据渲染到页面上。可以使用));
    if fun(c) == 0
        break;
    elseif fun(a)*fun(c) < 0
        b = c;
    else
        a = c;
    end
end
fprintf('求解结果为：%.6f\n', c);
``下面的代码来实现：

const noteList = document.querySelector('.note-list');

notes.forEach((note, index) => {
const noteItem = document.createElement('li');
noteItem.textContent = note;
noteItem.dataset.index = index + 1;
`

运行结果为：

求解结果为：1.769292

从上面三个例子可以看出，对于求解非线性隐函数，不同的方法具有不同的优缺点，选择合适的 noteList.appendChild(noteItem);
});

这段代码会遍历便签数组，创建一个 li 元素来显示每一个方法需要根据具体问题来决定。在实际应用中，还需要考虑计算效率、收敛便签，并将其添加到便签列表中。注意，我们使用了 `dataset` 属性来存储便签的索引性、稳定性等因素。