1. 在 GitHub 建立新儲存庫 (New Repository) 時,
在 "Owner" 和 "Repository name" 下方，您會看到 Public 和 Private 的選項
請務必選擇 Private

2. 管理團隊成員與權限
將專案設為 Private 後，預設只有您（擁有者）看得到。您需要手動將您的團隊成員加進來。
進入您的 Private 儲存庫頁面。
點選 Settings (設定)。
在左側選單中，點選 Collaborators and teams (協作者與團隊)。
點擊 Add people (新增人員) 按鈕，然後輸入您團隊成員的 GitHub 使用者名稱、Email 或全名來邀請他們。

** 有關權限的管理 **
在邀請他們時，您可以指定他們的權限，這對「控制修改」至關重要：
  Read (讀取)：
    可以：觀看、下載、複製 (Fork) 程式碼。
    不可以：推送 (Push) 任何修改。
    (適用於：需要觀看程式碼但不需要修改的專案經理、QA 人員或實習生。)

  Write (寫入)：
    可以：觀看、下載、推送 (Push) 修改。
    (適用於：您的核心開發團隊成員。)

  Admin (管理)：
    可以：包含 Write 的所有權限，外加可以修改儲存庫設定、管理協作者等。
    (適用於：專案負責人、主要管理者。)

修改後的效果:
非團隊人員 -> 因為專案是 Private，他們完全看不到
需要觀看但不能改的人 -> 邀請並給予 Read 權限
需要開發的人 -> 邀請並給予 Write 權限

== 補充 ==
保護主要分支 (Branch Protection)
有時候，即使是擁有 Write 權限的團隊成員，我們也不希望他們「隨意」將程式碼推送到主要分支
 (例如 main 或 master)，因為這可能會弄亂專案。

您可以設定「分支保護規則 (Branch Protection Rule)」來解決這個問題:
在 Settings > Branches (分支) 中, 為您的 main 分支新增一條規則。
強烈建議勾選:
Require a pull request before merging (合併前需要拉取請求)
  這會禁止所有人 (包括 Admin) 直接 Push 到 main 分支
  所有變更都必須透過 Pull Request (PR) 的流程來提交

Require approvals (需要審核)：
  設定 PR 至少需要 1 人 (或 2 人) 審核 (Review) 並「批准 (Approve)」後，才能合併到 main 分支

# jupyter
!pip install yfinance

# terminal mode
pip install yfinance
# or, maybe 如果你的環境中有 python2 與 3 的時候 就會分 pip 與 pip3 兩種指令
pip3 install yfinance

# 其實我們還需要另外兩個 library
# numpy 與 pandas, 只是通常我們的環境內都有, 所以沒有特別提出來

import numpy as np
import pandas as pd

import yfinance as yf

my_data = yf.download('TSLA', start='2025-01-02', end='2025-07-02')
print(my_data.info)

            Close.      High        Low         Open        Volume
Date                                                                 
2025-01-02  379.279999  392.730011  373.040009  390.100006  109710700
2025-01-03  410.440002  411.880005  379.450012  381.480011   95423300
2025-01-06  411.049988  426.429993  401.700012  423.200012   85516500
2025-01-07  394.359985  414.329987  390.000000  405.829987   75699500
2025-01-08  394.940002  402.500000  387.399994  392.950012   73038800
...                ...         ...         ...         ...        ...
2025-06-25  327.549988  343.000000  320.399994  342.700012  119845100
2025-06-26  325.779999  331.049988  323.609985  324.609985   80440900
2025-06-27  323.630005  329.339996  317.500000  324.510010   89067000
2025-06-30  317.660004  325.579987  316.600006  319.899994   76695100
2025-07-01  300.709991  305.890015  293.209991  298.459991  145085700

[123 rows x 5 columns]>

# For data manipulation
from datetime import datetime

import numpy as np
import pandas as pd

# To fetch financial data
import yfinance as yf

# For visualisation
import matplotlib.pyplot as plt
#print(plt.style.available)
#exit(0)
#plt.style.use('seaborn-darkgrid')
#plt.style.use('seaborn-v0_8-darkgrid')

# Set the ticker as 'EURUSD=X'
endToday = datetime.today().strftime('%Y-%m-%d')
#forex_data = yf.download('EURUSD=X', start='2025-01-02', end='2021-12-31')
#forex_data = yf.download('EURUSD=X', start='2025-01-02', end=endToday)
forex_data = yf.download('TSLA', start='2025-01-02', end=endToday)
#forex_data = yf.download('TSLA', start='2025-01-02', end='2025-07-02')


print(forex_data.info)
#exit(0)
# Set the index to a datetime object
forex_data.index = pd.to_datetime(forex_data.index)

# Display the last five rows
#forex_data.tail()

# Plot the close price
plt.figure(figsize=(15, 7))
#forex_data['Adj Close'].plot()

# 就是這一行讓繪圖先出現, 之後再呼叫 show 就出現一個空白的
#forex_data['Close'].plot()
plt.plot(forex_data['Close'])

# Set the title and axis label
plt.title('Tesla Data', fontsize=16)
plt.xlabel('Year-Month', fontsize=12)
plt.ylabel('Price', fontsize=12)
plt.xticks(fontsize=12)
plt.yticks(fontsize=12)
plt.legend(['Close'], prop={'size': 12})

# Show the plot
plt.show()

Host github.com
Hostname github.com
User Ahero2024TW
IdentityFile ~/.ssh/id_github 或是(擇一輸入 unix or windows) 
IdentityFile C:/Users/你的windows帳號/.ssh/id_github
IdentitiesOnly yes

function TS_test(inputObj: any): void{
    console.log("=====================================");
    // 完全正常的 case
    console.log('Best fruit name is: ' + inputObj.fruit!.name);
    // 因為沒有加上 ! ,所以並未強制判斷變數(物件)並要求跳出 error
    console.log('Case 1: Best food is: ' + inputObj.food);
    // 因為有加上 ! ,因此程式碼會判斷 food 是否存在, 不存在的話就會跳出 error
    console.log('Case 2: Best food is: ' + inputObj.food!.name);
    console.log("=====================================");
}

const TaiwanBest = {
    fruit: {name: 'banana'}
}
TS_test(TaiwanBest);

console.log('Case 2: Best food is: ' + inputObj.food!.name);

TypeError: Cannot read properties of undefined (reading 'name')