本文着重介绍各种Matlab代码及执行性能的优化方法，由平时的实战经验积累，归纳出各种技巧，主要分为：【速度优化】、【系统资源】这两类技巧。以下是摘要，点击阅读更多：
…相信用过Matlab的朋友，特别是需要处理大数据（matrix/cell/structure…）的朋友，必然深深地体会到Matlab的“慢”与“肥”。不仅脚本执行效率不高（不是不高，是Matlab简直就是性能低下），就连Initialize都要半天。还有经常性清脆地“滴”一声之后，出现红色的提示“Out of memory”。还有对多线程的支持不好、CPU无法满载、打开*.mat数据大小限制等等问题，总之一言难尽。…
…其实Matlab中不一定要先定义变量，因为Matlab中的变量是非常灵活的。但是这种灵活性不代表Matlab就会智能到知晓一切，比如你的变量的大小。于是很多人都可能会忽略一点就是，在循环中让你的矩阵变量不定型地变换大小是非常致命的（总要自己试过才知道是多致命）。而唯一的终极解决的方法就是不要那么懒（大忌），在循环之前先计算好矩阵的大小，然后预先给你的矩阵指定大小（用zeros或者ones，随你）。如此，速度可能会是1000倍速以上，不信你试试··· . . . → Read More: 试谈MATLAB代码性优化及编程策略
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