首次曝光!腾讯新任 H4 级高管余仁杰提议将公司总部搬往南极

腾讯在愚人节宣布任命余仁杰为首席快乐增长官,负责提升业务快乐体验和产品研发中的和谐氛围,其虚构的背景和成就引发网友热议。

整理 | 王晓曼

出品 | 程序人生 (ID:coder _life)

4月1日,腾讯在官方微信公众号上发布了一条关于任命“余仁杰”为腾讯首席快乐增长官的决定。

腾讯在文章表示,因公司发展需要,经员工带表大会讨论决定:

任命Moyu(余仁杰)为腾讯首席快乐增长官(H4级别),负责腾讯全线业务及客户的快乐体验实施和增长,同时负责腾讯产品快乐评级系统的研发,向腾讯终身荣誉快乐主席Lingdi(第灵)汇报。

同时,文章中特意提到,在公司范围,“余仁杰”所倡导的快乐工作方法,消除了至少41000起产品经理与程序员的潜在冲突。

腾讯在最后称,本任命通知将于4月31日生效,有效期1天。

此外,腾讯提醒到,虽然Moyu(余仁杰)及其任命是假的,但我们“用户为本、科技向善”的心如假包换!祝大家愚人节快乐!

不少网友表示在看到这条推送时,“差点就信了”。还有网友对起了暗号:西工大打钱!

网友@你好,少年:我还认认真真的在看在思考鱼雷制导是干啥的炸鱼吗

网友@柴柴:山上的笋都被你夺完了

网友@Lin:节日快乐余总,明天去哪给您汇报今日战绩?

网友@热的冰可乐:我都在想什么厉害人物消除了至少41000起产品经理与程序员的潜在冲突

网友@张新宏:优秀,我还认真读完了

以下为腾讯愚人节玩笑全文:

关于任命余仁杰

为腾讯首席快乐增长官的决定

各部门,因公司发展需要,经员工带表大会讨论决定:

任命Moyu(余仁杰)为腾讯首席快乐增长官(H4级别),负责腾讯全线业务及客户的快乐体验实施和增长,同时负责腾讯产品快乐评级系统的研发,向腾讯终身荣誉快乐主席Lingdi(第灵)汇报。

Moyu(余仁杰)硕士毕业于西北工业大学鱼雷制导专业,对人机、动物机、机机的互动心理和逻辑有深刻的洞察,2011年毕业后加入腾讯。在工作上,Moyu(余仁杰)有想法、敢创新,最早提出了将公司总部搬往南极的提议,这是为生态环境考量的重大创想;他致力于发展互联网+农业,用技术提高农业的生产效率,在腾讯贵州山洞鹅养殖项目中,还带头研发了关键技术“鹅语识别”;2020年疫情期间,作为腾讯战疫团队成员之一,Moyu(余仁杰)在腾讯会议、健康码、在线教育、智慧医疗等领域,全面引领研发和用户体验的迭代升级,并于去年4月1日独创了时光加速器代码。

Moyu(余仁杰)高度认同并积极践行腾讯文化价值观,正直果敢,乐善好施。过去6年,他曾施救过4个落水儿童,还多次前往贵州义务支持腾讯为村项目,帮助农户脱贫致富。管理上,Moyu(余仁杰)善于鼓舞和激励团队,极具感召力,其团队长期保持腾讯内部活水系统简历接收最高纪录。在公司范围,其倡导的快乐工作方法,消除了至少41000起产品经理与程序员的潜在冲突。

希望Moyu(余仁杰)再接再厉,在新的岗位上继续锐意进取,努力奋斗,为持续提升腾讯产品和客户的快乐体验做出更大的贡献!

最后,再公布另一个消息:本任命通知将于4月31日生效,有效期1天。至此,请大家注意,Moyu(余仁杰)及其任命是假的,但我们“用户为本、科技向善”的心如假包换!祝大家愚人节快乐!

腾讯公司

二〇二一年四月一日

主题词:愚人节 公司 人事任免


主送:各部门 各分公司 各办事处

抄送:全体员工

附:Moyu(余仁杰)照片

参考链接:

https://mp.weixin.qq.com/s/peOlersJX0I-D9NSX44opg

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基于径向基函数神经网络RBFNN的自适应滑模控制学习(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于径向基函数神经网络(RBFNN)的自适应滑模控制方法,并提供了相应的Matlab代码实现。该方法结合了RBF神经网络的非线性逼近能力和滑模控制的强鲁棒性,用于解决复杂系统的控制问题,尤其适用于存在不确定性和外部干扰的动态系统。文中详细阐述了控制算法的设计思路、RBFNN的结构与权重更新机制、滑模面的构建以及自适应律的推导过程,并通过Matlab仿真验证了所提方法的有效性和稳定性。此外,文档还列举了大量相关的科研方向和技术应用,涵盖智能优化算法、机器学习、电力系统、路径规划等多个领域,展示了该技术的广泛应用前景。; 适合人群:具备一定自动控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及工程技术人员,特别是从事智能控制、非线性系统控制及相关领域的研究人员; 使用场景及目标:①学习和掌握RBF神经网络与滑模控制相结合的自适应控制策略设计方法;②应用于电机控制、机器人轨迹跟踪、电力电子系统等存在模型不确定性或外界扰动的实际控制系统中,提升控制精度与鲁棒性; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行仿真实践,深入理解算法实现细节,同时可参考文中提及的相关技术方向拓展研究思路,注重理论分析与仿真验证相结合。
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