本文深入探讨了深度学习领域的关键算法和技术，包括谱散列、局部敏感哈希等，以及数据挖掘中的聚类、分类和回归方法。同时，文章还涵盖了大数据处理、自然语言处理、区块链和隐私计算等前沿技术，为读者提供了一站式的知识框架。
1, Spectral hashing. NISP 2008
2, Locality-sensitive binary codes from shift-invariant kernels. NIPS 2009
3, Fast similarity search for learned metrics PAMI 2009
4, Reducing the dimensionality of data with neural networks Science 2006
5, Learning to hash with binary reconstruction embeddings NIPS 2009
6, Weakly-supervised hashing in kernel space CVPR 2010
7, Compact hyperplane hashing with bilinear functions ICML 2012
8, Co-Regularized Hashing for Multimodal Data NIPS 2012
9, Isotropic Hashing NIPS 2012
10, One Permutation Hashing NIPS 2012
11, er-Bit Locality-Sensitive Hashing NIPS 2012
12, Hashing with Graphs ICML 2011
关于优秀博客参考：
1，kPCA分析非常详细：
http://zhanxw.com/blog/2011/02/kernel-pca-%E5%8E%9F%E7%90%86%E5%92%8C%E6%BC%94%E7%A4%BA/
2, 优秀思想篇：
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