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6.x

Mobile Codes

charlesc's 的頭像
charlesc 在 2008-05-18 (周日) 16:04 發表
模組介紹: 

可以產生 Datamatrix 或 QR Code 格式的圖案,讓照相手機來讀取其中隱藏的網址、文字或電話號碼。
使用方式如下:
[mobilecodes type="type" data="data type" size="size" name="name" tinyurl="tinyurl"]content[/mobilecode]

  • type - Mobile barcode type:
    • dm - Datamatrix (module default)
    • qr - QR Code
  • data - Mobile barcode data type:
    • link - URL (module default)
    • phone - Phone Number
    • text - Text
  • size - Size of mobile barcode:
    • small - Small
    • medium - Medium (module default)
    • large - Large
  • name - Name of your mobile barcode
    • User defined
  • tinyurl - TinyURL behaviour (for URLs only)
    • 0 - Only convert to TinyURL if URL is longer than 60 characters (module default)
    • 1 - Always convert to TinyURL
  • content - Data to embed into mobile code (required)
    • User defined

模組分類:

模組版本:

Mollom

Pbice's 的頭像
Pbice 在 2008-05-18 (周日) 02:51 發表
模組介紹: 

Mollom1. 簡介
Dries Buytaert(Drupal創始人)和Benjamin Schrauwen在幾個月的努力後,發佈了Mollom——自動化的內容監控軟體。Mollom結合了最新的spam過濾和CAPTCHA,目的是希望大幅減少網站的清潔工作、讓使用者產生的內容維持高品質。

如果你對Mollom有興趣,請閱讀How Mollom works頁面,和Mollom FAQ瞭解更多細節。

Mollom模組目前已有Drupal 5.x和Drupal 6.x版本。如果你是開發人員,想要利用Mollom API建立plug-in,請參見開發文件。除了Drupal以外,還提供Java、Ruby、Python、PHP5等版本。目前,Mollom是免費的,未來則會有企業版。

2. 原理
Mollom可以分析使用者所產生的內容的品質。這些包括評論、聯絡資訊表單、部落格、論壇主題等等。Mollom可以決定這個內容究竟是不想要的(spam)、還是想要的(ham)。所有允許使用者貢獻內容、張貼評論的網站,都可能被不當的、甚至非法的訊息淹沒,其中大部分都是由spam機器人(spambot)所產生的。Mollom可以在他們張貼之前,就先監控所有內容。

使用Mollom的網站將需要檢查的內容送至mollom.com,然後Mollom會判斷這是spam還是ham。如果Mollom無法判別,就會回報「不確定」,然後請求Mollom的CAPTCHA伺服器,讓使用者回答視覺或聽覺的CAPTCHA問題。

多虧有「不確定」分類和CAPTCHA,Mollom可以避免將合法內容誤判為spam。結合文字分類和CAPTCHA技術有兩個優點:
1. 可以有效減少誤判,因為這些內容不可能來自合法使用者;
2. 因為CAPTCHA很少詢問合法使用者(目前只有約2%的人類使用者會遇到CAPTCHA問題),可以讓網站更容易親近,同時改善整體品質。

Mollom的關鍵特色之一是,所有參與的網站都可以回報漏網之魚的spam,Mollom整合這些資訊,從中學習,以避免將來的濫用。

3. 站外連結

4. 內容來源

模組分類:

模組版本:

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