累积相对于原点的滑动窗口。此问题通常使用动态规划来解决，其中dp[i][j]表示前i个数形成的滑动窗口，在第j个数中的最大累积值。具体来说，dp[i][j]是由dp[i-1][j-1]和nums[j]组成的。实现时，可以使用双重for循环来遍历数组并计算dp。代码实例如下：

def accumulate_sliding_windows(nums):
    n = len(nums)
    dp = [[0 for _ in range(n)] for _ in range(n)]

    for i in range(n):
        dp[0][i] = nums[i]

    for i in range(1, n):
        for j in range(i, n):
            dp[i][j] = dp[i-1][j-1] + nums[j]

    return max([max(row) for row in dp])

示例：

assert accumulate_sliding_windows([3, -1, 4, -2, 5, -6]) == 11
assert accumulate_sliding_windows([2, -3, 6, -1, 8, -10, 15]) == 20