IIIT 5K-Word数据集 介绍 IIIT 5K-word数据集是从Google图像搜索中通过使用广告词，广告牌，门牌号，门牌号，电影海报等查询词来收集图像获得的。 数据集包含来自“场景文本”的5000个裁剪的单词图像和原始数字图像。 数据集分为训练部分和测试部分。 该数据集可用于大型词典裁剪单词识别。 我们还为该数据集提供了超过50万个词典单词的词典。 内容 裁剪的单词图像分为训练集和测试集 有效数据注释，中小型词典 带有50万个单词的词汇（摘自Weinman等，2009） 字符边界框级别的注释 用于计算语言优先级的词典在lexicon.txt文件中，与基于大型词典的识别结果进行比较时，请使用此词典。 用法 （1）如何加载测试数据信息 （用法：不区分大小写的小/中/大词典的裁剪单词识别） 打开Matlab 加载测试数据 将加载结构测试数据。此结构有四个字段： （a）ImgName:裁剪的单词图像名称。 （b）GroundTruth:指定的与裁剪单词相对应的GroundTruth文本 （c）smallLexi：包含每个图像50个单词的词典列表（小型词典）。 （d）mediumLexi：包含每个图像1000个单词的词典列表（中等大小的词典） （2）如何加载字符边框信息 （用法：区分大小写的字符检测/识别） 打开Matlab 加载testCharBound（或trainCharBound） 将加载结构testCharBound（或trainCharBound）。它包含三个方面： （a）ImgName单词图像名称 （b）字符字符串。 （c）charBB与char相同的字符边界框。边界框存储为[x y width height]。 例： 转载http://cvit.iiit.ac.in/research/projects/cvit-projects/the-iiit-5k-word-dataset

现有一个csv格式的表格，如下图。我想对表格进行转置，让指标名称列中的值为新列 Indicator Country Year Value 1 Angola 2005 6 2 Angola 2005 13 3 Angola 2005 10 4 Angola 2005 11 5 Angola 2005 5 1 Angola 2006 3 2 Angola 2006 2 3 Angola 2006 7 4 Angola 2006 3 5 Angola 2006 6 我希望结果是这样 Country Year 1 2 3 4 5 Angola 2005 6 13 10 11 5 我用Pandas数据框操作没成功，求帮忙

本数据集有助于找出导致员工流失的因素，并探讨一些重要问题，例如“按工作角色和流失率显示离家距离的分别”或“按教育程度和流失率比较平均月收入”。这是由IBM数据科学家创建的虚构数据集。 教育程度 1'大学以下' 2'学院' 3'学士' 4'硕士' 5'医生' 环境满意度 1'低' 2'中' 3'高' 4'极高' 工作参与 1'低' 2'中' 3'高' 4'非常高' 工作满意度 1'低' 2'中' 3'高' 4'非常高' 表现评分 1'低' 2'好' 3'优秀' 4'杰出 关系满意度 1'低' 2'中' 3'高' 4'非常高' WorkLifeBalance 1“差” 2“好” 3“更好” 4“最好” via:https://www.kaggle.com/pavansubhasht/ibm-hr-analytics-attrition-dataset

致谢 Ahmed H，Traore I，Saad S.“使用文本分类检测意见垃圾邮件和虚假新闻”，《安全与隐私》，第1卷，第1期，Wiley，2018年1月/ 2月。 Ahmed H，Traore I，Saad S.（2017）“使用N-Gram分析和机器学习技术检测在线假新闻。在：Traore I.，Woungang I.，Awad A.（eds）分布式和云环境中的智能，安全且可靠的系统。ISDDC2017。《计算机科学讲义》，第10618卷。ChamSpringer，Cham（pp.127-138）。 本数据集可用来使算法能够确定文章是否为假新闻。 via:https://www.kaggle.com/clmentbisaillon/fake-and-real-news-dataset?select=True.csv

哪些数据更适合推入GAN，哪些数据更适合DCGAN？ DCGAN在较小的数据维度上能否更好地工作？