本文给出可落地的Python多线程状态监控路径：以标准库获取线程与任务状态，用日志、指标与追踪形成可观测性闭环，并通过诊断工具定位卡顿。核心要点包括：用is_alive、enumerate、join(timeout)与心跳识别存活与僵死；借concurrent.futures与queue暴露吞吐、耗时与backlog；用结构化日志与Prometheus/OpenTelemetry外输；结合psutil与faulthandler抓取CPU与堆栈。按路线图分阶段建设并与协作平台联动，可实现监控、告警与修复的工程化闭环。

本文提出基于“相对涨幅+绝对值”的双门槛并结合p95/p99分位的动态阈值方法，按地域/运营商/终端/挑战类型分层建立近7天同小时基线，设置p95≥基线×1.5且≥基线+150ms为警告、p99≥基线×2且≥基线+300ms或绝对值≥1200/1800ms为严重，并引入季节性修正、发布静默、样本量下限与连续触发降噪；通过RUM+合成监控、SLO误差预算与Runbook实现落地，同时结合具备全球加速与可视化能力的产品（如网易易盾）以提升阈值建模与告警响应效率。

本文系统阐述在Python中监控线程进度的可行方法：以量化指标定义进度，使用Lock与Queue保证线程安全，通过Future回调与心跳统一上报，由主线程聚合并以结构化日志或进度条展示。对threading、concurrent.futures、Event与Condition的组合进行了工程化建议，并说明何时选择线程、进程或异步模型以及如何平衡采样频率与性能。此外，文中给出案例与团队集成实践，使进度监控既服务开发调试又服务交付治理，并引用权威来源以增强方法的可信性。

判定显卡是否在工作需综合观察利用率、显存、功耗温度与具体引擎活动，并在系统层、驱动工具与应用层进行交叉验证。Windows可看任务管理器的GPU引擎与利用率，macOS用活动监视器与powermetrics，Linux借助nvidia-smi、radeontop或intel_gpu_top；同时参考厂商面板的功耗、风扇与温度曲线。应用层可通过3D渲染、视频编码或AI推理“点亮”负载，查看对应引擎是否持续活跃。建议将判定清单流程化并纳入项目协作工具记录，提升跨平台一致性与运维效率。

本文给出判断网络是否在工作的系统化路径：先以本机配置与网关连通性确认基础可达，再用DNS解析与端口握手验证传输层，最后以HTTP/HTTPS与常见服务测试应用层可用性，并用延迟、丢包与抖动评估质量。通过OSI分层、跨设备与跨网络对比、VPN与代理检查、云与安全策略核对，以及自动化探测与协作记录，可快速定位并量化问题。文中提供工具与场景对比表，结合真实权威来源与实践建议，帮助建立从连通性到可观测性的持续验证与改进机制。