本文介绍了在Matlab中处理大数据时如何高效利用内存的技巧，包括延迟加载数据、分块处理、使用稀疏矩阵和预分配数组空间。通过这些方法，可以降低内存占用，提高计算速度和效率。
Matlab：内存高效利用的技巧
在使用Matlab进行计算时，一些大数据量的问题往往需要占用大量的内存空间。然而，在许多情况下，我们并不需要所有数据都存在内存中，可以采用一些内存高效利用的技巧来减少内存占用和提高计算速度。
下面介绍一些常用的内存高效利用的技巧，并提供相应的源代码：
- 延迟加载数据
在处理大文件时，我们可以采用延迟加载数据的方法。也就是说，在读取文件时，不立即将文件内容全部读入内存，而是按需逐步读取。这样可以大大降低内存压力，并且在处理数据时能够更加高效地利用内存。
代码示例：
fid = fopen('data.txt', 'r');
data 
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