Avalonia - это про C# и .NET, а Qt - C\C++. Нейтрино - встраиваемая ОС, поэтому выбор в основном делается в сторону менее тяжеловесных библиотек и нативного кода. К тому же .NET никто никогда под Нейтрино не портировал, потому что такой задачи никогда не стояло.
Webview действительно "обычный", а вот система бриджа интегрирована с UI библиотекой (которая на js написана). Без неё не будет визуальных компонентов, их придётся реализовывать самостоятельно, что весьма трудозатратно. Использование библиотеки существенно упрощает и ускоряет разработку графических интерфейсов.
Тестирование пока производилось на ограниченном датасете, недостаточном для правильного расчёта данных показателей. Пороговые значения при проверке на совпадение были выставлены так, чтобы не допускать ложных совпадений. В дальнейшем планируется существенно расширить тестовый датасет, чтобы рассчитать данные показатели и лучше настроить поведение системы распознавания.
Информация
В рейтинге
Не участвует
Откуда
Санкт-Петербург, Санкт-Петербург и область, Россия
Avalonia - это про C# и .NET, а Qt - C\C++. Нейтрино - встраиваемая ОС, поэтому выбор в основном делается в сторону менее тяжеловесных библиотек и нативного кода. К тому же .NET никто никогда под Нейтрино не портировал, потому что такой задачи никогда не стояло.
Соглашусь, что локализованная документация на русском языке имеет смысл. Спасибо за обратную связь.
Насколько я понимаю, интеграция со scala.js предполагает реализацию бриджа?
P.S. Да, помню ту ситуацию с JavaFX, долго тогда хотелось желать разработчикам "всего хорошего".
Webview действительно "обычный", а вот система бриджа интегрирована с UI библиотекой (которая на js написана). Без неё не будет визуальных компонентов, их придётся реализовывать самостоятельно, что весьма трудозатратно. Использование библиотеки существенно упрощает и ускоряет разработку графических интерфейсов.
Тестирование пока производилось на ограниченном датасете, недостаточном для правильного расчёта данных показателей. Пороговые значения при проверке на совпадение были выставлены так, чтобы не допускать ложных совпадений. В дальнейшем планируется существенно расширить тестовый датасет, чтобы рассчитать данные показатели и лучше настроить поведение системы распознавания.