也是收到小奖状了

为什么说是0.5面，因为面完之后京东发来了一面的邀请，鼠鼠我没招了。最后面试官介绍了一下自己那边的业务  等后续面试内容如下：1.自我介绍2.你在美团的性能优化怎么做的？3.除了FCP还了解什么指标？4.如何优化以减少FCP？5.webpack怎么优化的体积？通过什么手段减少的？6.Vue nextTick用过吗？说说原理7.项目里面的AI对话怎么做的？8.用过cursor吗？感觉怎么样？9.AI的发展？以后AI是否取代前端工程师？10.能实习多久？最后面试官介绍了一下自己那边的业务 等后续

牛顿迭代法求函数极值的基本原理 牛顿迭代法是一种基于泰勒展开的数值优化方法，通过迭代逼近函数的极值点。对于一元函数 ( f(x) )，极值点需满足 ( f'(x) = 0 )。牛顿迭代法的更新公式为： [ x_{n+1} = x_n - \frac{f'(x_n)}{f''(x_n)} ] 该方法利用函数的一阶导数和二阶导数信息，通过线性近似快速收敛到极值点。 实现牛顿迭代法的MATLAB步骤 定义目标函数及其导数 在MATLAB中，需要先定义目标函数 ( f(x) ) 及其一阶导数 ( f'(x) ) 和二阶导数 ( f''(x) )。例如，对于函数 ( f(x) = x^3 - 2x^2 ...