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Reddit MLE onsite, 求米

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匿名用户-C2PZG  3 天前 |倒序浏览

2026(7-9月) MachineLearningEng 硕士 全职@reddit - 猎头 - Onsite  | 😐 Neutral 😐 Average | Fail | 在职跳槽

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coding 貌似新题? AI 重写了下
You are given a dictionary of Reddit comments.
Each comment contains:
  • id
  • parent_comment
  • body
  • cat: whether the comment is about cats
  • dog: whether the comment is about dogs
Example input:
comments = { 0: { "id": 0, "parent_comment&quo
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Unlock interview details and practice with AI
Curated Interview Questions from Top Companies
out dogs and the tree is:
5 └── 6 └── 7 └── 8
then for CAT_PERSON, return:
{5, 6, 7, 8}
Follow-up: What are the time and space complexities?

ML SD  :comment likelihood,地里原题, 非常注重feature serving 和 model serving

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地里匿名用户
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匿名用户-C2PZG  前天 00:49
匿名用户 发表于 2026-09-25 20:57:04
请问楼主ML SD:comment likelihood。能展开说说吗?  我好像在地里没有找到呀,能不能share一下link?谢谢了
https://www.1point3acres.com/bbs/thread-1180006-1-1.html
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地里匿名用户
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匿名用户-GJDWD  3 天前
请问楼主ML SD  :comment likelihood。能展开说说吗?  我好像在地里没有找到呀,能不能share一下link?谢谢了
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地里匿名用户
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匿名用户-GJDWD  前天 08:01
匿名用户 发表于 2026-9-26 12:49
https://www.1point3acres.com/bbs/thread-1180006-1-1.html

非常感谢!
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